Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
SUA extind controalele la export ca să blocheze accesul firmelor chineze la cipuri avansate prin subsidiare din străinătate, după ce o „portiță” a permis timp de circa un an achiziții în afara Chinei, potrivit The Next Web. Noua orientare a Departamentului Comerțului leagă obligația de licențiere de țara în care este „înregistrat” sediul central al cumpărătorului, nu de locul unde se află efectiv entitatea care cumpără.
Schimbarea vizează un mecanism simplu: o companie chineză de inteligență artificială, restricționată la achiziții în China, putea folosi o subsidiară dintr-o țară terță (exemplul din articol: Malaezia) pentru a cumpăra procesoare de top. De acum, cerințele de licență se aplică „oricărei entități cu sediul central în China”, indiferent unde operează fizic.
Miza este accesul la cele mai performante procesoare pentru inteligență artificială, inclusiv Nvidia Rubin și Blackwell, precum și AMD MI350x. Publicația notează că amploarea livrărilor care ar fi putut trece prin această zonă gri ar putea fi semnificativă: o sursă din industrie, cu cunoștințe despre lanțurile de aprovizionare, a estimat pentru Reuters că „sute de mii” de cipuri avansate ar fi putut ajunge la entități cu legături chineze din afara Chinei în perioada în care portița a fost deschisă.
Contextul ține de evoluția regulilor americane:
Măsura este calibrată pentru a limita șocul imediat: orientarea nu obligă centrele de date care folosesc deja aceste cipuri să înceteze utilizarea lor și nici nu oprește mentenanța echipamentelor de calcul avansat (de exemplu, servere). Ținta este fluxul viitor de livrări, nu recuperarea hardware-ului deja expediat.
În același timp, articolul subliniază problema recurentă a aplicării: SUA au restricționat accesul Chinei la cipuri avansate din 2022 și au tot extins regulile, însă apar constant ocoliri, de la subsidiare în țări terțe până la contrabandă.
The Next Web amintește și un caz separat urmărit de procurori americani, care susțin că o companie thailandeză ar fi ajutat la redirecționarea unor cipuri Nvidia către Alibaba (detalii în materialul: The Next Web). Mesajul implicit: o linie trasată mai strict în documente nu garantează automat și controlul efectiv la nivel de lanț logistic.
Nvidia și AMD nu au răspuns imediat solicitărilor de comentarii, potrivit articolului. Pentru companii, înăsprirea regulilor reduce și mai mult accesul la o piață cu potențial mare, iar pentru Beijing închiderea acestei rute legale împinge și mai mult către stocuri existente, cipuri produse intern și canale mai greu de urmărit.
Recomandate
Vizita lui Jensen Huang în Coreea de Sud poate accelera parteneriatele Nvidia cu conglomeratele locale pe AI și robotică , într-un moment în care companiile asiatice își consolidează lanțurile de aprovizionare și capacitățile de „AI fizic” (integrarea AI în sisteme care acționează în lumea reală, precum roboții), potrivit IT之家 . Informația, atribuită de publicație unor surse din industrie citate de The Korea Times, indică faptul că fondatorul și CEO-ul Nvidia ar urma să ajungă la Seul joi seara, după participarea la Computex Taipei 2026 , iar vineri să înceapă o serie de întâlniri cu lideri ai unor grupuri sud-coreene. Cine ar urma să participe și cine lipsește Conform acelorași surse, la discuții sunt așteptați: președintele SK Group, Chey Tae-won; președintele LG Group, Koo Kwang-mo; fondatorul și președintele consiliului Naver, Lee Hae-jin; președintele executiv al Hyundai Motor Group, Chung Eui-sun (care ar „lua în calcul” participarea). În schimb, președintele Samsung Group, Lee Jae-yong, este așteptat să nu participe, din cauza programului de deplasări externe, potrivit informațiilor citate. Ce teme sunt vizate: dincolo de semiconductori Observatori din industrie citați în material anticipează că agenda nu se va limita la cooperarea pe semiconductori pentru AI, ci ar putea include și robotică și „AI fizic”. Dacă întâlnirile se concretizează, miza operațională este extinderea colaborărilor Nvidia către aplicații industriale și platforme care combină hardware, software și implementare în teren. Separat, o sursă menționează că Naver discută cu Nvidia o posibilă vizită a lui Jensen Huang luni, săptămâna viitoare, la a doua clădire de birouri a companiei. IT之家 amintește că, în martie, președinta AMD, Lisa Su, a vizitat aceeași locație și a semnat un acord de cooperare privind infrastructura AI. [...]
NVIDIA își extinde „trusa” pentru agenți AI autonomi, mizând pe reducerea costurilor și pe controlul de securitate în enterprise , într-o mișcare care poate accelera adoptarea acestor „colegi digitali” în inginerie, securitate cibernetică și operațiuni, potrivit NVIDIA News . Noutatea nu este doar apariția unor modele și componente software, ci faptul că NVIDIA încearcă să standardizeze „stratul” care transformă un model AI într-un agent capabil să ruleze pe termen lung, cu memorie, orchestrare, utilizare de instrumente și politici de confidențialitate. În practică, compania împinge o combinație de elemente open-source (cod deschis) și parteneriate cu furnizori mari de software, pentru a face agenții mai ușor de construit și mai siguri de rulat în organizații. Ce livrează NVIDIA: toolkit, runtime securizat și „abilități” din CUDA-X Pachetul anunțat este centrat pe NVIDIA Agent Toolkit și include: NVIDIA NemoClaw (blueprint-uri, adică șabloane/planuri de implementare pentru agenți) – disponibil acum; modele NVIDIA Nemotron (deschise) pentru agenți care rulează „always-on”; NVIDIA OpenShell , un runtime (mediu de execuție) securizat cu politici de confidențialitate și control – disponibil în „early preview”; acces la bibliotecile NVIDIA CUDA-X ca „skills” (abilități) pe care agenții le pot apela pentru sarcini specializate. NVIDIA susține că această combinație oferă „blocuri” deschise pentru dezvoltarea enterprise, cu accent pe agenți care pot rula mult timp și pot fi guvernați prin politici. Unde se vede impactul operațional: inginerie și simulare, din săptămâni în ore În zona de proiectare și simulare (semiconductori și inginerie industrială), NVIDIA indică un beneficiu operațional direct: companii precum Cadence, Dassault Systèmes, Siemens și Synopsys folosesc NemoClaw pentru a construi „ingineri AI” autonomi care execută fluxuri de lucru de simulare și verificare, cu promisiunea de a comprima săptămâni de muncă în ore . Câteva exemple punctuale din anunț: Cadence folosește OpenShell pentru a securiza „ChipStack AI Super Agent”, un agent complet autonom pentru proiectare și verificare de cipuri; NVIDIA spune că este primul client care îl folosește pentru verificarea autonomă a propriilor proiecte. Dassault Systèmes utilizează NemoClaw și OpenShell pentru a „productiza” (a transforma în produs) o platformă de agenți autonomi pentru design, simulare și operațiuni de producție. Siemens integrează NemoClaw și OpenShell în Fuse EDA AI Agent, pentru orchestrarea fluxurilor multi-instrument în proiectarea de semiconductori și plăci de circuit. Synopsys lucrează cu NVIDIA la „ingineri AI” autonomi „always-on”, cu obiectivul de autonomie completă a fluxurilor de lucru. Separat, NVIDIA menționează și un pilot la Foxconn , care ar urma să folosească NemoClaw pentru platforme din zona medicală (Nurabot și CoDoctor) și pentru un agent de operațiuni de fabrică (MoMClaw), cu controale de confidențialitate în OpenShell. Miza de cost și performanță: Nemotron 3 Ultra și agenții „long-running” Pentru partea de „inteligență” a agenților, NVIDIA anunță Nemotron 3 Ultra , descris ca un model „mixture-of-experts” cu 550 de miliarde de parametri , orientat către agenți care rulează pe termen lung. Compania afirmă că modelul oferă: inferență de până la 5 ori mai rapidă ; costuri cu până la 30% mai mici pentru sarcini agentice complexe, comparativ cu „modele frontieră deschise” din aceeași clasă (fără a detalia în comunicat care sunt reperele exacte). Disponibilitatea indicată: Nemotron 3 Ultra este așteptat pe 4 iunie , inclusiv prin Hugging Face, ModelScope, OpenRouter și build.nvidia.com, ca microservicii NVIDIA NIM. De ce insistă NVIDIA pe runtime și politici: parteneriate cu Microsoft, Canonical și Red Hat Pe măsură ce agenții devin capabili să scrie cod, să creeze sub-agenți și să păstreze context între sesiuni, crește și riscul operațional. NVIDIA poziționează OpenShell ca stratul critic de control (politici, confidențialitate, „guardrails”) pentru rularea agenților la scară. În acest context: NVIDIA și Microsoft colaborează pentru o experiență „nativă” pe Windows, bazată pe noi „primitives” de securitate (identitate, izolare/containment, politici, securitate end-to-end), peste care OpenShell adaugă politici suplimentare și rutare „inteligentă” a cererilor către modele locale, în funcție de setările de confidențialitate; totodată, OpenShell poate „masca” informații personale în cereri trimise către modele din cloud. Canonical ar urma să integreze OpenShell cu Ubuntu prin snaps și „rocks” (containere compatibile OCI). Red Hat integrează OpenShell în platforma Red Hat AI și contribuie la proiectul open-source „upstream” pentru standardizarea modului în care agenții sunt gestionați pe platforme enterprise. NVIDIA mai indică faptul că aceste anunțuri continuă integrări recente cu SAP (Joule Studio runtime) și ServiceNow (Project Arc), însă fără a oferi detalii suplimentare despre calendar sau amploarea implementărilor. „Skills” pentru agenți: ce biblioteci CUDA-X devin accesibile NVIDIA spune că bibliotecile CUDA-X pot fi apelate de agenți ca abilități specializate, cu exemple precum: cuDF pentru procesare și analiză de date structurate la scară mare; cuOpt pentru optimizare (rutare, programare, alocare de resurse, lanț de aprovizionare) în timp real; AI-Q pentru rutare, context persistent și evaluare în fluxuri de cercetare și cunoaștere; NeMo pentru optimizare, evaluare și guvernanță (inclusiv rutare de modele și personalizare); PhysicsNeMo pentru modele de fizică și simulări; CUDA-Q pentru instalare și testare de programe cuantice, simulare și orchestrare de aplicații cuantice. Separat, compania menționează și o colecție de biblioteci și framework-uri open-source pentru „physical AI” (de exemplu, robotică și sisteme industriale), fără a detalia în acest material conținutul exact. Ce urmează Pe termen scurt, reperele sunt disponibilitatea deja anunțată pentru NemoClaw și „early preview” pentru OpenShell, respectiv lansarea așteptată a Nemotron 3 Ultra pe 4 iunie. Din perspectivă operațională, semnalul important este că furnizori mari de software industrial și EDA (electronic design automation) își construiesc agenți autonomi pe aceste componente, cu obiectivul declarat de a scurta semnificativ ciclurile de simulare și verificare și de a muta efortul uman către activități cu valoare mai mare. [...]
NVIDIA deschide accesul la Cosmos 3 , un model „foundation” pentru AI fizic, cu promisiunea de a scurta antrenarea de la luni la zile , potrivit NVIDIA News . Miza operațională este reducerea timpului și a costurilor de dezvoltare pentru roboți, vehicule autonome și agenți vizuali, printr-un model care combină raționarea, simularea lumii și generarea de acțiuni într-un singur sistem. Cosmos 3 este prezentat ca un „omnimodel” complet deschis, cu raționare vizuală nativă și generare multimodală (text, imagine, video, sunet ambiental și acțiuni). NVIDIA susține că această abordare, împreună cu „acuratețe fizică” ridicată, poate comprima ciclurile de antrenare și evaluare pentru aplicații de AI fizic de la luni la zile. Ce schimbă pentru dezvoltarea de roboți și vehicule autonome NVIDIA poziționează Cosmos 3 ca răspuns la o problemă structurală în AI fizic: generalizarea în lumea reală cu date limitate și cu „stive” de simulare fragmentate. Modelul folosește o arhitectură „mixture-of-transformers” (un ansamblu de transformere specializate), care combină un transformer de raționare cu unul „expert” de generare, pentru a înțelege interacțiuni între obiecte, mișcare și relații spațio-temporale înainte de a genera video și traiectorii de acțiune. Modelul a fost antrenat pe un set multimodal descris ca fiind „unul dintre cele mai mari” pentru AI fizic, cu „miliarde de eșantioane” din text, imagini, video, sunet și traiectorii de acțiune. Argumentul companiei este că această bază pre-antrenată reduce nevoia de date suplimentare și costurile de antrenare pentru echipele care construiesc sisteme de AI fizic. Cum poate fi folosit Cosmos 3 NVIDIA indică trei utilizări principale pentru dezvoltatori: model „vision-language” (model care înțelege și raționează pe mai multe tipuri de date, inclusiv imagine și text); „world model” / model video care simulează medii fizice și prezice stări viitoare ale lumii pentru antrenare și evaluare; „backbone” (coloană vertebrală) pentru „world action models”, folosite la antrenarea roboților pentru sarcini specifice. Compania afirmă că, între modelele deschise, Cosmos 3 se clasează pe primul loc în mai multe benchmark-uri și clasamente, inclusiv Artificial Analysis , Physics-IQ , PAI-Bench și R-Bench , pe dimensiuni precum acuratețea generării „lumii” și politici de acțiune. Portofoliu și disponibilitate: Super, Nano și Edge NVIDIA anunță trei variante: Cosmos 3 Super, pentru modele de robotică și vehicule autonome care au nevoie de acuratețe fizică și calitate maximă a generării; Cosmos 3 Nano, pentru raționare video și de acțiune „în fracțiuni de secundă”; Cosmos 3 Edge, „în curând”, pentru inferență în timp real la marginea rețelei (edge). Cosmos 3 Super și Cosmos 3 Nano sunt disponibile acum, iar Cosmos 3 Edge urmează să fie lansat ulterior. Potrivit companiei, dezvoltatorii pot testa Cosmos 3 pe build.nvidia.com, pot descărca modelele deschise de pe Hugging Face, le pot personaliza și pot genera date sintetice cu Hugging Face Diffusers și resurse pe GitHub, iar pentru implementare sunt oferite și ca microservicii NVIDIA NIM. Coaliție pentru „modele de lume” deschise și infrastructură de antrenare În paralel, NVIDIA lansează NVIDIA Cosmos Coalition, o colaborare globală între dezvoltatori de „world models”, laboratoare AI și jucători din robotică, cu membri fondatori precum Agile Robots , Black Forest Labs, Generalist, LTX, Runway și Skild AI. Coaliția urmărește contribuții comune de modele, cercetare și tehnici de evaluare, folosind tehnologii Cosmos, instrumente de antrenare și infrastructură NVIDIA DGX Cloud pentru antrenare la scară mare. NVIDIA mai spune că platforma Cosmos include seturi noi de date (robotică, fizică, mișcare umană, condus autonom, siguranță în depozite și raționare spațială) și „abilități” pentru agenți de AI fizic, precum reconstrucția neurală a scenelor, generarea de imagini cu defecte și augmentarea video. În lista de utilizatori menționați apar companii din robotică, vehicule autonome și agenți vizuali pentru aplicații industriale și „smart spaces”. „Big bang-ul AI-ului fizic este chiar după colț datorită progreselor în raționare multimodală, limbaj, viziune și modele ale lumii”, a declarat Jensen Huang , fondator și CEO NVIDIA. Pentru companii, semnalul principal este că NVIDIA încearcă să standardizeze și să accelereze fluxurile de lucru pentru AI fizic printr-un model deschis și un ecosistem de instrumente, distribuție și infrastructură. Rămâne de văzut cât de repede se va traduce promisiunea „luni la zile” în productivitate măsurabilă în proiecte comerciale, mai ales pe măsură ce varianta Edge va deveni disponibilă pentru inferență în timp real. [...]
NVIDIA mută infrastructura de agenți AI din centrele de date pe desktopurile cu Windows , printr-un sistem DGX Station capabil să ruleze local modele „frontier” de până la 1 trilion de parametri, cu disponibilitate anunțată pentru trimestrul IV al acestui an, potrivit NVIDIA News . Miza operațională este reducerea dependenței de servere Linux din centrele de date pentru sarcini grele de AI (antrenare, ajustare fină, inferență la scară mare și dezvoltare multi-agent), în condițiile în care majoritatea companiilor din Fortune 500 folosesc Windows în activitatea de zi cu zi. NVIDIA poziționează DGX Station for Windows ca o punte între aceste două lumi: infrastructură de clasă „Grace Blackwell” adusă direct în ecosistemul Windows, pentru a construi, rula și conecta agenți AI la aplicațiile și fluxurile de lucru deja folosite în companii. Ce aduce concret DGX Station for Windows în mediul enterprise Sistemul este construit pe NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, care conectează un GPU Blackwell Ultra cu un procesor NVIDIA Grace cu 72 de nuclee, prin interconectarea NVLink-C2C, pentru comunicare internă și performanță ridicată. Conform descrierii NVIDIA, configurația include: până la 748 GB memorie coerentă; până la 20 petaflopși performanță FP4 (format numeric cu precizie redusă, folosit pentru accelerarea calculelor în AI); opțiunea de a fi asociat cu un GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation pentru calcule AI „frontier”, plus vizualizare și simulare cu randare „ray tracing” (trasarea razelor). Pentru conectivitate, DGX Station for Windows include NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC, cu suport de rețea de până la 800 Gb/s, pentru transferuri rapide de date și pentru conectarea mai multor sisteme între ele, în vederea rulării unor sarcini mai mari. De ce insistă NVIDIA pe „agenți AI” și rulare locală NVIDIA descrie o tranziție de la chatboți simpli la „inferință agentică”: agenți care rulează continuu, „raționează” în timp real și se conectează direct la aplicații și fluxuri de lucru enterprise. În acest cadru, DGX Station for Windows este prezentat ca infrastructură dedicată pentru agenți, capabilă să susțină local modele de până la 1 trilion de parametri și să ruleze „sute de agenți” în paralel. În paralel, compania leagă această direcție de colaborarea cu Microsoft, inclusiv prin promisiunea unei integrări cu instrumentele familiare de administrare din Windows pentru securitate, conformitate și management de flotă (fleet management), astfel încât agenții să fie guvernați prin instrumente deja utilizate de echipele IT. Securitate și control: OpenShell și „containment” în Windows Un element central al poziționării este suportul pentru NVIDIA OpenShell pe Windows, descris ca un mediu de rulare (runtime) „open source” și „secure-by-design” pentru agenți autonomi. NVIDIA afirmă că OpenShell folosește noile mecanisme Windows de securitate și izolare („security and containment primitives”) pentru a crea câte un „sandbox” izolat pentru fiecare agent și pentru a separa operațiunile la nivel de aplicație de aplicarea politicilor la nivel de infrastructură. Ideea, în versiunea NVIDIA, este ca politicile de securitate și confidențialitate să fie aplicate la nivel de sistem și să nu poată fi ocolite de agent, inclusiv pentru a reduce riscuri precum scurgeri de credențiale sau date private. Pentru ce tipuri de sarcini este promovat sistemul NVIDIA listează utilizări care acoperă întregul „spectru” de fluxuri enterprise, de la dezvoltare până la inferență și aplicații de „physical AI” (AI pentru simulare și interacțiune între medii virtuale și fizice): agenți AI: dezvoltare și rulare în paralel, conectați la aplicații și fluxuri de lucru; dezvoltare AI: preantrenare, ajustare fină și iterare pe modele mari în Windows, cu acces la unelte Linux prin Windows Subsystem for Linux; știința datelor: ingestia seturilor mari de date în memoria coerentă, pentru a reduce blocajele de mutare a datelor; inferență AI: inferență cu debit mare, inclusiv pentru modele de până la 1 trilion de parametri; physical AI: combinarea GB300 cu un GPU RTX PRO suplimentar pentru calcul, vizualizare și simulare. Disponibilitate și ecosistem DGX Station for Windows este așteptat „în trimestrul IV al acestui an” și ar urma să fie disponibil prin parteneri OEM precum ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, HP, MSI și Supermicro, conform anunțului. Pentru detalii despre produs, NVIDIA trimite la pagina dedicată NVIDIA DGX Station for Windows . [...]
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. [...]
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. De ce contează: presiune pe rețele și risc de reacție politică 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. Ce instrumente pregătește Comisia Europeană 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. Costuri, căldură irosită și lipsă de date 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”. Ce urmează: „suveranitate tehnologică” și condiții mai stricte pentru investiții 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. [...]
