2026. szeptember 2., szerda · Üzlet

Otthoni szervereket bérelnek AI-inferenciára új cégek

Az IEEE Spectrum cikke szerint új startupok, köztük a Far Labs (Far AI, Abu Dhabi) és az Evolving Edge (Austin, Texas), otthoni szervereket, gamer gépeket és laptopokat bérelnek ki AI-inferenciára, azaz betanított modellek futtatására. A cégek állítása szerint az Uber vagy Airbnb logikáját alkalmazzák: a kihasználatlan gépeket kötik össze, hogy nyílt forráskódú, kisebb modelleket futtassanak rajtuk, a tulajdonosoknak pedig fizetnek ezért. A cikk megemlíti, hogy hasonló szolgáltatást nyújt már a Bless Network, a Salad és a Gradient is. A vállalatvezetők szerint ez alternatívát kínálhat a nagy adatközpontokkal szemben, amelyek megterhelik a helyi közösségeket áram- és vízfelhasználással. Az állítások jelenleg a cégek saját kommunikációján alapulnak, független adat a tényleges elterjedtségről vagy hatékonyságról a cikkben nem szerepel.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

Az elosztott, otthoni gépekre épülő AI-inferencia enyhíthetné a nagy adatközpontok energiaigényét, de eddig csak a cégek saját állításai támasztják alá a koncepciót.

Források

IEEE Spectrum AI

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI üzlet #AI inferencia#elosztott számítás

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. szeptember 2., szerda napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Francia startup szoftveres trükkökkel gyorsítaná a GPU-alapú AI-következtetést

A francia Kog startup azt állítja, hogy szoftveres optimalizálással jelentősen felgyorsítható az AI-következtetés meglévő adatközponti GPU-kon, például AMD MI300X és Nvidia H200 kártyákon. Májusi technológiai bemutatójuk a Hacker News címlapjára is felkerült, és a vezérigazgató, Gaël Delalleau szerint azóta mintegy 200 konkrét üzleti érdeklődő jelentkezett. A demóban 3000 token/másodperc sebességet értek el, de ezt egy célzottan épített, mindössze 2 milliárd paraméteres kis modellel, a Laneformer 2B-vel mutatták be, amelyet azóta nyílt forráskódúvá tettek. A cég szerint ugyanez a módszer nagy nyelvi modelleknél is működne, ez azonban egyelőre igazolatlan ígéret, mivel az erre optimalizált verzió még fejlesztés alatt áll. Az összefoglaló kizárólag a Kog és vezetője állításain alapul, független mérés nem szerepel a forrásban.

OpenAI modellek érkeznek a Google Cloudra és az Antigravity-be

Az OpenAI hivatalos közleménye szerint a vállalat legújabb frontier modelljei és Codex-munkafolyamatai hamarosan elérhetők lesznek a Google Cloud Model Gardenjében, a Google Cloud Marketplace-en keresztül. A The Decoder szerint három modell – Astra, Sol és Luna – indul privát előzetes (private preview) formában kiválasztott vállalati ügyfeleknek, és megjelennek a Gemini for Business szolgáltatásban, valamint a Google Antigravity kódolóeszközében is; a lap szerint ezzel a Google Cloud az egyetlen nagy felhőszolgáltató, amely egyszerre kínálja a Gemini, a Claude és az OpenAI modelljeit. A modellek elnevezése a forrásokban eltér: az Ars Technica mindhárom modellt egységesen 'GPT 6.1'-ként (Astra, Sol, Luna) jelöli, míg a The Decoder vegyesen 'GPT-6 Astra', 'GPT-6.1 Sol' és 'GPT-6 Luna' megnevezést használ, ami arra utal, hogy a pontos verziójelölés a cikkek megjelenésekor még nem volt egységes. A Decoder szerint a Google felhőüzletága és saját Gemini-csapata közötti erőforrás-versengés állítólag hozzájárult ahhoz, hogy Noam Shazeer kutató visszatért az OpenAI-hoz.

OpenAI felvásárolta az Orchestra Bio nevű biotech-startupot

A TechCrunch beszámolója szerint az OpenAI kedden felvásárolta a négyéves Orchestra Bio nevű AI-biotech szoftvercéget, a tranzakció részleteit nem hozták nyilvánosságra. A lap szerint a startup 2025-ig mintegy 20 millió dollárnyi tőkét gyűjtött olyan befektetőktől, mint az Andreessen Horowitz, az Atria és a 8VC. Az Orchestra olyan AI-ügynököket fejleszt, amelyek a gyógyszerfejlesztési cégek napi működését segítik, a pénzügyi nyomon követéstől a klinikai vizsgálatok ütemezési problémáinak megoldásáig. Az OpenAI közlése szerint az Orchestra csapatát és technológiáját a Rosalind nevű élettudományi kutatási AI-modelljéhez és az ahhoz kapcsolódó Rosalind Workbench eszközhöz csatolják, amelynek ügyfelei között a vállalat a Modernát és a Novo Nordiskot is megnevezte. A TechCrunch értelmezése szerint ez azt a tendenciát mutatja, hogy a nagy AI-laborok, köztük az OpenAI és az Anthropic, egyre több szoftvert építenek a nagyipari szektorok, például a gyógyszeripar számára, miközben a startupvilágban tartós félelem él attól, hogy a laborok inkább beolvasztják, mint versenytársként legyőzik a kisebb szereplőket.

Nvidia konténeres AI-adatközpontja napok alatt üzembe állítható

Az Nvidia a berlini GTC-n bemutatta a DSX POD referenciatervet, amely a Vera Rubin platformra épülő, gyárilag előre összeszerelt és letesztelt konténerekbe integrálja a számítási, hálózati, tárolási, áramellátási és folyadékhűtési infrastruktúrát. A vállalat szerint partnerei – köztük a Dell, a HPE, a Lenovo és a Schneider Electric – a gyárban végzik el az összeszerelést és a validálást, a helyszínen már csak az áram-, hűtés- és hálózati csatlakozásokra van szükség. A The Decoder beszámolója szerint ez a megközelítés a jelenlegi mintegy hat hónapos kiépítési időt akár 14 napra csökkentheti. Az Nvidia azt is állítja, hogy a tágabb DSX platform zárt hűtőköre akár 100 százalékkal kevesebb hűtővizet igényelhet, bár szélsőséges hőségben extra hűtés is szükséges lehet. Az első egységek 2027 elején kerülnek világszerte szállításra.