De acordo com pt.wedoany.com-O governo do Reino Unido anunciou um plano de hardware de IA no valor total de £1,1 bilhão, visando construir uma estratégia nacional de capacidade computacional, que inclui o investimento de £750 milhões na construção de um supercomputador em Edimburgo e o apoio a startups de chips domésticas.
Em termos de financiamento e capacidade computacional, o governo britânico alocará £750 milhões para a construção de um novo supercomputador nacional de IA, um sistema híbrido heterogêneo de chips, com previsão de entrada em operação na Universidade de Edimburgo, na Escócia, até 2030. Este computador funcionará como parte dos Recursos de Pesquisa em IA do Reino Unido, permitindo que pesquisadores e empresas compartilhem o acesso a uma rede nacional de supercomputadores, incluindo o supercomputador Isambard-AI em Bristol e o supercomputador Zenith/DAWN atualizado em Cambridge. De acordo com o planejamento, £400 milhões serão especificamente destinados à compra de chips de IA de "próxima geração", incluindo £150 milhões para chips de inferência e outros £250 milhões para "chips mais especializados". O governo afirmou que fará aquisições direcionadas de novos chips de startups inovadoras e empresas britânicas. Além disso, há £120 milhões para um novo programa de inovação em hardware, oferecendo flexibilidade de financiamento para inovação a startups. O processo de licitação para o novo supercomputador será iniciado em breve, com o objetivo de fornecer a pesquisadores, startups e serviços públicos a capacidade computacional necessária para desenvolver e operar IA com segurança no Reino Unido. Na London Tech Week, a fabricante americana de chips AMD anunciou que está desenvolvendo o supercomputador Zenith e o sistema de supercomputador de fusão Sunrise em parceria com a Dell na Universidade de Cambridge. O Sunrise, em colaboração com a Autoridade de Energia Atômica do Reino Unido (UKAEA), é voltado para pesquisas em saúde, modelagem climática, ciência dos materiais, simulação de engenharia, pesquisa em fusão e desenvolvimento de modelos científicos de IA. A AMD também iniciou um novo projeto com o Imperial College London para apoiar pesquisas científicas que dependem de recursos computacionais em larga escala.
Em termos de capital e infraestrutura, a AMD se comprometeu a investir cerca de £2 bilhões no Reino Unido em cinco anos, apoiando o fornecimento de chips e a construção de nova capacidade de nuvem. A provedora holandesa de data centers em nuvem Nebius comprometeu-se a investir £1,75 bilhão na expansão de capacidade. A Nebius implantou sua primeira infraestrutura de GPU no Reino Unido em novembro do ano passado e afirmou que adicionará três novos locais, utilizando a mais recente tecnologia de fábrica de IA full-stack da Nvidia, com o objetivo de atingir 65 megawatts até 2027. A empresa afirmou que empresas britânicas como a financeira Revolut e a biotecnológica Prima Mente já executam cargas de trabalho de produção em larga escala em sua plataforma. O Banco Comercial Britânico também apoiou um novo fundo do Reino Unido liderado pelo investidor do Vale do Silício Playground Global, investindo £150 milhões em empresas britânicas de hardware de IA, o maior investimento de fundo já feito pelo banco. A Playground Global abrirá seu primeiro escritório fora dos Estados Unidos no Reino Unido. A ministra da Ciência e Tecnologia, Liz Kendall, afirmou: "O Reino Unido já é um líder global em design de chips, e acredito que esta é uma corrida que o Reino Unido pode vencer." Além disso, o governo investiu £20 milhões na expansão de um "Laboratório de Inferência em Escala" co-organizado pela Agência de Invenções e Pesquisa Avançada e pela CommonAI, outros £45 milhões em treinamento de IA, elevando o Fundo de Habilidades em IA para £80 milhões, e planeja criar um novo centro de treinamento de doutorado universitário de £12 milhões.
No campo de redes e modelos, a startup britânica Oriole Networks está colaborando com a AMD no laboratório de inferência para preparar a implantação de um sistema externo em escala que utiliza luz, em vez de sinais elétricos, para mover dados entre chips em data centers. Sua solução de rede fotônica, PRISM, foi desenvolvida e testada em laboratório como a "primeira rede de IA totalmente fotônica do mundo", com previsão de adoção mais ampla na indústria até 2027, podendo aumentar o throughput de inferência e a interatividade em uma ordem de magnitude. A solução substitui switches eletrônicos no núcleo da rede por switches de circuito óptico, reduzindo o consumo de energia da GPU em 81% e diminuindo o tempo ocioso da GPU dos habituais 60% para menos de 1%. Outra startup, a Cosine, foi selecionada para liderar o primeiro modelo de IA soberano totalmente soberano do Reino Unido, o Lumen Sovereign, apoiado pelo programa de IA Soberana do governo britânico, que reuniu instituições como BAE, Babcock, BT, Era4, HSBC, Leonardo, Lloyds, LSEG, NatWest, PwC, Telefónica, Thales e o Instituto Alan Turing para auxiliar no design. O modelo Lumen Sovereign, de pesos abertos, utilizará o Isambard-AI e está previsto para ser lançado no final de 2026, com cerca de um terço do tempo total de computação de treinamento dedicado à otimização de problemas complexos de engenharia de software e dois terços focados em casos de uso de missão crítica. A empresa de gêmeos digitais de IA industrial PhysicsX anunciou a conclusão de uma rodada de financiamento Série C de US$ 300 milhões, com excesso de subscrição, avaliando a empresa em US$ 2,4 bilhões. A rodada foi liderada pela Temasek, com participação da M&G Investments, Intrepid Growth Partners, Applied Materials, Atomico, General Catalyst, July Fund, NGP e Radius, além da Nvidia e Siemens que também reinvestiram. Seus modelos de IA podem prever comportamentos físicos em segundos, sendo utilizados por empresas nos setores aeroespacial, de defesa, energia, semicondutores, automotivo e de data centers. A empresa afirmou que, no último ano, a receita dobrou em comparação anual, a receita contratada triplicou, o número de clientes duplicou e o quadro de funcionários atingiu 300 pessoas.
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