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Delos Data raccoglie oltre 100 milioni di dollari per le reti dei data center AI
Delos Data ha raccolto oltre 100 milioni di dollari per sviluppare chip di rete e software destinati ai data center per l’intelligenza artificiale. La piattaforma Delos Nonstop AI punta a comunicazioni a bassa latenza e alta larghezza di banda tra componenti eterogenei, senza dipendere da un solo produttore di chip.
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Key takeaways
- Delos Data ha raccolto oltre 100 milioni di dollari per sviluppare chip di rete e software destinati ai data center per l’intelligenza artificiale.
- La piattaforma Delos Nonstop AI punta a comunicazioni a bassa latenza e alta larghezza di banda tra componenti eterogenei, senza dipendere da un solo produttore di chip.
- L’obiettivo è evitare che GPU e altri acceleratori costosi restino inattivi in attesa dei dati, sprecando capacità di calcolo ed energia.
- La crescente diffusione dell’inferenza e degli agenti AI rende più importante una rete capace di adattarsi a architetture hardware ancora in evoluzione.
AI Prompt
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L’infrastruttura per l’intelligenza artificiale non è più soltanto una questione di potenza di calcolo: è sempre più una questione di rete. Delos Data, startup fondata da veterani di Intel, ha raccolto oltre 100 milioni di dollari per sviluppare chip e software in grado di spostare i dati più rapidamente all’interno dei data center AI, dove i componenti sono sempre più diversi e interdipendenti. L’obiettivo è ridurre il tempo in cui costosi acceleratori restano fermi, accesi ma in attesa dei dati necessari per lavorare. 1
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Che cosa sta sviluppando Delos Data
Delos Data realizza silicio di rete e software per la comunicazione fra risorse di calcolo, memoria e storage nei data center per l’AI. L’azienda ha presentato l’approccio Delos Nonstop AI, che comprende una Data Interface e una Reference Architecture progettate per infrastrutture resilienti, a bassa latenza e ad alta larghezza di banda dedicate ai carichi di lavoro dell’AI agentica. 2
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In termini pratici, la promessa è consentire ai gestori dei data center di collegare e far dialogare in modo efficiente componenti diversi, senza dover progettare l’intera rete attorno a una sola architettura di acceleratori. Secondo Reuters, Delos punta ai cluster AI sempre più eterogenei, nei quali dispositivi differenti devono scambiarsi dati rapidamente anche quando il mix di chip cambia nel tempo. 1
Perché oggi la rete conta di più
Nella prima fase del boom dell’AI, molti grandi cluster erano composti soprattutto da GPU Nvidia, collegate tramite tecnologie di rete proprietarie della stessa Nvidia. Ora però l’attenzione si sta spostando dall’addestramento dei modelli all’inferenza, cioè alla gestione delle richieste degli utenti. È il caso, per esempio, dei compiti in più passaggi affidati ad agenti AI. Parallelamente, i gestori dei data center possono scegliere fra più soluzioni di calcolo: chip AMD e Cerebras, oltre a diverse famiglie di prodotti Nvidia. 1
Questa evoluzione modifica le esigenze della rete. Un cluster non può più essere considerato un insieme fisso di processori identici, connessi attraverso l’interconnessione preferita da un unico fornitore. Deve invece trasferire dati rapidamente tra componenti differenti, mantenendo la bassa latenza necessaria per servizi interattivi, inferenza e applicazioni agentiche. La tesi di Delos è che, man mano che l’hardware diventa meno uniforme, cresce il valore di un livello di comunicazione flessibile e adattabile. 1
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Il problema economico dietro il finanziamento
Il capitale raccolto servirà ad ampliare i team di ingegneria hardware e software, accelerare lo sviluppo dei prodotti e potenziare le vendite. 2 Ma il problema che Delos vuole affrontare è soprattutto economico: GPU e acceleratori hanno costi elevati e consumano molta energia; se attendono dati provenienti da altre parti del sistema, non stanno producendo lavoro utile.
Pat Gelsinger, ex amministratore delegato di Intel e oggi partner dell’investitore Playground, ha riassunto il problema con l’espressione “hot hardware, burning watts”: hardware acceso e watt consumati, ma capacità di calcolo di fatto inattiva, quando la comunicazione fra dispositivi non è ben coordinata. 1 In altre parole, aggiungere acceleratori non basta necessariamente ad aumentare la capacità effettiva se la rete non riesce a consegnare i dati nel posto e nel momento giusto.
Una scommessa sulla flessibilità nell’era degli agenti AI
Dan Daly, cofondatore e CTO di Delos, ha osservato che non è ancora possibile sapere “quale sarà la prossima architettura dell’infrastruttura per l’AI agentica”. La strategia della società è quindi offrire un modo molto rapido per spostare i dati richiesti da qualunque architettura emerga. 1
È il punto centrale della proposta: Delos non chiede ai clienti di indovinare oggi quale chip AI vincerà o quale sarà il modello definitivo di infrastruttura per gli agenti. Si propone piuttosto come livello comune di rete, capace di aiutare i data center a integrare nuovi processori e nuovi modelli di carico di lavoro man mano che si affermano.
In sintesi
Il finanziamento da oltre 100 milioni di dollari segnala una visione sempre più diffusa: la capacità AI è limitata non solo dalla disponibilità di GPU e altri acceleratori, ma anche dalla rete che li collega. 1
2 Se l’inferenza eterogenea e guidata da agenti diventerà un carico di lavoro stabile nei data center, far circolare i dati senza ritardi — e ridurre l’inattività di hardware energivoro — potrebbe diventare un importante fattore competitivo per gli operatori AI.
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