♦ Uniunea Europeană a deschis competiţia pentru până la şapte gigafabrici de inteligenţă artificială, un program care ar urma să mobilizeze peste 30 mld. euro din bani publici şi privaţi, iar ofertele se depun până pe 12 noiembrie.
♦ România nu se află printre cele 18 state care au semnat acordul de achiziţie comună pentru program, iar în această rundă gigafabricile pot fi amplasate doar în statele care şi-au asumat contribuţia financiară.
♦ Proiectul românesc Black Sea AI Gigafactory, estimat la 4-5 mld. euro, prevede peste 100.000 de acceleratoare AI, în două etape, la Cernavodă şi la Doiceşti.
Energia va fi factorul decisiv în construirea gigafabricilor de inteligenţă artificială pe care Uniunea Europeană vrea să le finanţeze. „Pe măsură ce infrastructura de inteligenţă artificială este planificată tot mai des la scară de gigawaţi, alegerea amplasamentului seamănă acum cu planificarea pe termen lung a infrastructurii energetice, nu cu instalarea unui centru de date convenţional”, a declarat pentru ZF Thomas Zacharia, vicepreşedinte senior pentru sectorul public global şi parteneriate strategice al AMD (Advanced Micro Devices). Gigantul american, care proiectează procesoare pentru calculatoare şi centre de date, inclusiv cipuri pentru inteligenţa artificială, are din 2021 un centru de proiectare la Iaşi.
Zacharia a condus între 2017 şi 2022 laboratorul naţional american Oak Ridge, unde a fost construit Frontier, primul supercomputer din lume care a depăşit oficial pragul exascale, adică un miliard de miliarde de operaţii pe secundă. Frontier funcţionează cu procesoare AMD, iar Zacharia s-a alăturat companiei în 2024.
Comisia Europeană a anunţat pe 30 iulie 2026 lansarea licitaţiei pentru până la şapte gigafabrici de inteligenţă artificială, derulată prin EuroHPC, întreprinderea comună prin care Uniunea Europeană şi statele participante finanţează supercomputerele europene. Finanţarea publică, din bani europeni şi naţionali, este de până la 10 mld. euro, iar Comisia Europeană estimează că programul va atrage investiţii private de cel puţin 20 mld. euro.
„O gigafabrică de inteligenţă artificială nu este doar un centru de date mai mare. Este construită pentru ceva ce o instalaţie obişnuită pur şi simplu nu poate face: să antreneze şi să ruleze modele de inteligenţă artificială cu sute de mii de miliarde de parametri, folosind grupuri de mult peste 100.000 de cipuri care lucrează ca unul singur”, a precizat vicepreşedintele AMD. Numărul de parametri arată, în linii mari, cât de mare şi de complex este un model de inteligenţă artificială, iar formularea este aceeaşi pe care a folosit-o Comisia Europeană când a descris ambiţia programului.
Scara acestor proiecte schimbă şi criteriile după care sunt alese locurile în care vor fi construite. „Pentru că energia, nu numărul de cipuri, este acum factorul limitativ, aceste proiecte sunt planificate din prima zi ca infrastructură energetică, astfel încât amplasamentele alese vin cu stabilitatea reţelei şi cu preţul energiei pe termen lung deja rezolvate”, a adăugat acesta.
În Europa, obstacolele critice ţin, spune Zacharia, de stabilitatea reţelei, de durata procedurilor de autorizare şi de volatilitatea pe termen lung a preţului energiei. Acestea „trebuie depăşite împreună cu partenerii de afaceri şi cu autorităţile de reglementare locale”.
O arhitectură mai bună a sistemului, a afirmat oficialul AMD, „nu este o notă de subsol tehnică, ci ceea ce determină dacă o gigafabrică poate fi operată la costuri acceptabile şi poate fi justificată uşor în faţa autorităţilor de reglementare şi a vecinilor”. Comparaţia pe care a folosit-o este cea a unei fabrici: o gigafabrică redusă la «o mulţime de GPU-uri», adică de procesoare grafice, ar fi „ca o fabrică cu utilaje excelente, dar fără linie de asamblare”.
Portofoliul AMD include atât procesoare centrale (gama EPYC), cât şi procesoare grafice (Instinct) şi soluţii de reţea (Pensando), iar Zacharia a descris astfel felul în care compania le combină: „În loc să vândă un cip şi să lase integrarea în seama altcuiva, AMD proiectează procesorul central, procesorul grafic, componentele de reţea şi software-ul ca pe un singur sistem conectat, astfel încât piesele sunt echilibrate de la început, nu asamblate ulterior”. Echilibrul dintre aceste piese „transformă hardware-ul brut în ceva ce un spital, un producător industrial sau un laborator universitar poate folosi efectiv”.
AMD atribuie acestei abordări creşterea de 38 de ori a eficienţei energetice la nivel de nod, faţă de 2020, pentru antrenarea modelelor AI şi pentru calculul de înaltă performanţă. Pentru 2030, compania şi-a stabilit o ţintă de creştere de 20 de ori a eficienţei la nivel de rack, faţă de 2024. Un nod este, în esenţă, un server, iar un rack este dulapul standardizat în care sunt montate serverele.
„Gigafabricile europene pot deveni un catalizator pentru infrastructura locală de inteligenţă artificială dacă susţin participarea largă a ecosistemului, nu implementări izolate. Aceasta înseamnă acces partajat pentru industrie, start-up-uri, universităţi şi institute publice de cercetare, capacitate comună şi inovaţie la scară largă, nu subvenţionarea unor proiecte izolate”, a subliniat Zacharia.
Un astfel de model ţine de designul deschis şi interoperabil al sistemelor, care „permite unui start-up din Varşovia şi unui institut de cercetare din München să antreneze modele pe aceeaşi capacitate de clasă mondială, în loc ca fiecare să fie nevoit să-şi construiască sau să-şi permită propria instalaţie izolată, ceea ce reprezintă exact genul de capacitate comună, dezvoltată pe plan local, la care se referă «AI-ul suveran»”, a explicat vicepreşedintele AMD.
Rămâne întrebarea de unde va veni cererea pentru această capacitate de calcul. „Creşterea Europei în inteligenţa artificială va urma probabil punctele sale forte industriale, mai ales pe măsură ce AI trece dincolo de serviciile cloud, în sisteme din lumea reală. O oportunitate majoră se află în ceea ce este descris tot mai des drept «Physical AI»: sisteme inteligente integrate în infrastructură şi în procesele industriale”, a punctat Zacharia, care a enumerat, printre zonele cu cerere în creştere, producţia industrială şi robotica, cercetarea ştiinţifică şi industriile reglementate.
România nu se află printre cele 18 state care au semnat acordul de achiziţie comună pentru această rundă, iar caietul de sarcini al licitaţiei prevede că gigafabricile pot fi amplasate doar în statele care şi-au asumat contribuţia financiară. Proiectul românesc Black Sea AI Gigafactory, estimat la 4-5 mld. euro, cu peste 100.000 de acceleratoare AI, în două etape, la Cernavodă şi la Doiceşti, a fost pregătit de Guvern în vederea obţinerii de finanţare europeană. Declaraţiile oficialului AMD privesc proiectele din Europa în ansamblu, nu proiectul românesc.
Ofertele pot fi depuse până pe 12 noiembrie 2026, iar proiectele câştigătoare ar urma să fie desemnate la începutul lui 2027.
