El gigante informático Asus, con sede en Taiwán, está listo para presentar servidores de inteligencia artificial con hardware Nvidia que se pueden instalar en las instalaciones, ofreciendo una capa completamente nueva de inteligencia y seguridad que espera ayude a atraer aún más clientes.
El lanzamiento llega en un momento en que más empresas están comenzando a expresar su preocupación por ciertos alojado en la nube Cargas de trabajo de IA en las que los datos confidenciales podrían quedar expuestos, poniéndolos en riesgo.
El nuevo Asus AFS Appliance está configurado para utilizar el modelo de base de Formosa propio de la compañía, que ha sido entrenado internamente por su división de inteligencia artificial, TWS, que puede comprender y generar texto con semántica china tradicional.
Dispositivo Asus AFS
Peter Wu, presidente de la compañía para Asus Cloud y TWS, explicó en una entrevista con Bloomberg que el objetivo de la empresa es producir AFS por alrededor de $ 6,000 por mes, aunque se espera que una versión con especificaciones más altas cueste alrededor de $ 10,000 por mes.
Debajo del capó, los chips A100 de Nvidia ocupan un lugar central. Diseñados con centros de datos e inteligencia artificial en su núcleo, prometen un rendimiento casi tres veces mejor (a través de nvidia) en comparación con los chips V100 de 2019 que sucedieron al A100 mientras equilibraban la eficiencia energética.
Se espera que las empresas de telecomunicaciones taiwanesas sean los primeros usuarios de AFS antes de su lanzamiento mundial a finales de este año.
TWS promete ser «confiable, energéticamente eficiente y fácil de migrar» (a través de Asus), mientras que su uso en AFS Appliance está configurado para hacer que la IA generativa sea más segura y privada a medida que se desconecta de la nube.
Con las promesas de un circuito más cerrado, es probable que los clientes de atención médica y banca puedan confiar más en este tipo de sistemas, lo que les permitirá aprovechar la mejora de la productividad que ahorra tiempo, como la IA, sin preocuparse por las filtraciones de datos.