OpenAI i Nvidia: Wielomiliardowa inwestycja w centra danych AI w UK

Zdjęcie: londyn, wielka brytania, flaga, W. Brytania

Dyrektorzy generalni OpenAI i Nvidii planują w przyszłym tygodniu wesprzeć wielomiliardową inwestycję w brytyjskie centra danych. To strategiczne posunięcie, realizowane we współpracy z londyńską firmą Nscale Global Holdings, ma zaspokoić rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową, napędzane przez rozwój sztucznej inteligencji.

Sam Altman, szef OpenAI, oraz Jensen Huang, założyciel Nvidii, mają osobiście pojawić się w Wielkiej Brytanii, aby nadać rozgłos nowemu przedsięwzięciu. Inwestycja ta podkreśla kluczową rolę, jaką wyspecjalizowana infrastruktura odgrywa w erze generatywnej AI.

Współczesne modele językowe i inne systemy sztucznej inteligencji wymagają ogromnych zasobów energetycznych i obliczeniowych, co czyni centra danych strategicznym elementem globalnej rywalizacji technologicznej.

Wybór Nscale Global Holdings na partnera nie jest przypadkowy. Firma ta, choć stosunkowo nowa, pozycjonuje się jako wyspecjalizowany dostawca infrastruktury dla AI, kładąc nacisk na budowę obiektów zasilanych energią odnawialną.

Brytyjska spółka już wcześniej ogłaszała plany inwestycyjne o wartości 2 miliardów funtów w Zjednoczonym Królestwie.

Ogłoszenie inwestycji zbiega się w czasie z wizytą w Wielkiej Brytanii prezydenta USA, Donalda Trumpa, w ramach której szersza delegacja amerykańskiego biznesu ma zapowiedzieć szereg projektów inwestycyjnych.

Dla rządu w Londynie, który od dawna deklaruje ambicje uczynienia z kraju „supermocarstwa AI”, napływ kapitału i technologii od liderów branży, jakimi są OpenAI i Nvidia, stanowi istotne wsparcie dla tej strategii. Posunięcie to wpisuje się w rządowe plany ułatwiania budowy centrów danych, które zostały uznane za infrastrukturę o znaczeniu krytycznym dla państwa.

Współpraca gigantów technologicznych sygnalizuje dalszą konsolidację łańcucha dostaw dla sztucznej inteligencji – od projektantów chipów (Nvidia), przez twórców modeli (OpenAI), po operatorów fizycznej infrastruktury.

W miarę jak zapotrzebowanie na zasoby AI rośnie wykładniczo, dostęp do wydajnych i stabilnych centrów danych staje się równie ważny, co same algorytmy.