Costruzione Soppalchi in Acciaio Villeneuve

Thurston Group è un’azienda con sede nel Regno Unito che si occupa di costruzioni modulari e prefabbricate. L’acquisizione dei beni e della proprietà intellettuale di Alsim System Building Limited è avvenuta in seguito alla dichiarazione di insolvenza dell’azienda.

Alsim System Building Limited era un’azienda attiva nel settore delle costruzioni modulari e delle soluzioni prefabbricate. Con l’acquisizione da parte di Thurston Group, l’azienda ha ampliato la propria presenza sul mercato e ha avuto accesso a nuove tecnologie e know-how.

Questa operazione ha permesso a Thurston Group di consolidare la propria posizione nel settore delle costruzioni modulari e di offrire ai propri clienti una gamma più ampia di soluzioni e servizi.

Per ulteriori dettagli sull’acquisizione dei beni di Alsim da parte di Thurston Group, si può consultare l’articolo completo pubblicato su The Construction Index.

Ritmonio è un’azienda italiana specializzata nella produzione di rubinetteria di design per il bagno e la cucina. Fondata nel 1947, l’azienda ha sede a Lumezzane, in provincia di Brescia, e vanta una lunga tradizione nella lavorazione dell’acciaio inossidabile e di altri materiali di alta qualità.

Il modello Diametro35 Inox concrete menzionato nell’articolo è parte della collezione Diametro35, caratterizzata da linee pulite e design contemporaneo. Realizzato in acciaio inossidabile, questo modello si distingue per la sua finitura concrete, che conferisce un tocco di modernità e originalità all’ambiente in cui è installato.

Archiproducts è una piattaforma online specializzata nell’interior design e nell’architettura, che mette in contatto designer, architetti e aziende del settore. Ritmonio è presente su Archiproducts con le sue collezioni di rubinetteria di design, offrendo soluzioni innovative e di alta qualità per arredare il bagno e la cucina in modo elegante e funzionale.

Il progetto di ristrutturazione curato da L’Atelier Aurélie Rimbert per l’appartamento “Pas De La Mule” a Parigi dimostra come la scelta della rubinetteria giusta possa contribuire in modo significativo alla creazione di un ambiente raffinato e accogliente, dove il design e la funzionalità si fondono in modo armonioso.

Un Indice dei Prezzi Potrebbe Chiarire i Costi Opachi del Noleggio di GPU per l’Intelligenza Artificiale

Chiedi cosa, se c’è qualcosa, sta frenando l’industria dell’IA e la risposta dipende molto da chi stai parlando. Ho chiesto a uno degli ex capi dei dati di Bloomberg, Carmen Li, e la sua risposta è stata “trasparenza dei prezzi”.

Secondo Li, l’incapacità della maggior parte delle piccole aziende di IA di prevedere quanto dovranno spendere per il privilegio di noleggiare del tempo su una GPU per addestrare i loro modelli rende le loro attività imprevedibili e ha reso le aziende di finanziamento dell’IA inutilmente costose. Ha fondato la startup Silicon Data per creare una soluzione: il primo indice dei prezzi di noleggio a livello mondiale per una GPU.

Quell’indice dei prezzi di noleggio, chiamato SDH100RT, è stato lanciato oggi. Ogni giorno, elaborerà 3,5 milioni di punti dati da più di 30 fonti in tutto il mondo per fornire un prezzo medio di noleggio spot per l’utilizzo di una GPU Nvidia H100 per un’ora. (“Prezzo spot” è ciò che una merce da consegnare immediatamente viene venduta in quel momento.)

“Credo davvero che il calcolo sarà la risorsa più grande per l’umanità nei prossimi anni”, dice Li. “Se la mia tesi è corretta, allora sarà necessaria una gestione del rischio più sofisticata.”

Secondo Li, un tale indice porterà a strumenti di intelligenza artificiale più economici e più opportunità per un numero più ampio di attori che vogliono entrare nell’industria dell’IA. Come si passa da un indice a tutto questo? La storia di origine di Silicon Data aiuta a spiegarlo.

US $1.04: Vantaggio di prezzo di noleggio per le GPU Nvidia H100 sulla costa orientale degli Stati Uniti rispetto a quelle sulla costa occidentale.

Fino all’inizio dell’anno scorso, Li era responsabile dell’integrazione globale dei dati presso Bloomberg. In quella posizione ha incontrato diverse piccole aziende che stavano cercando di offrire prodotti dati alimentati dall’IA, e molte di esse stavano lottando con lo stesso problema. Potevano offrire il loro prodotto solo a una tariffa fissa, ma il costo del tempo della GPU di cui avevano bisogno era imprevedibile. Di conseguenza, anche i margini di profitto lo erano.

Con materie prime tipiche come l’energia, le aziende possono pianificare queste oscillazioni conoscendo le tendenze storiche e coprendosi con prodotti finanziari come i contratti futures. Ma questo non esisteva per la principale materia prima dell’IA, il tempo su una GPU. Quindi Li si è impegnata a creare le basi per quei prodotti, e il risultato è l’indice dei prezzi SDH100RT.

Ha scelto di indicizzare la Nvidia H100, perché è la GPU più diffusa ed è utilizzata per addestrare nuovi modelli di IA. Tuttavia, è in fase di sviluppo anche un indice dei prezzi per le Nvidia A100, che affrontano molte attività di inferenza. E ha sviluppato un metodo che determinerà quando ha senso indicizzare i prezzi per altre chip di IA, come quelli di AMD e della serie Blackwell di Nvidia.

Insights e Curiosità dai Dati

Anche se è stato lanciato oggi, Silicon Data ha monitorato i prezzi di noleggio delle GPU per mesi. Come ci si potrebbe aspettare, avere una finestra sul prezzo dell’addestramento dell’IA ha rivelato alcuni interessanti spunti. Quello che segue sono alcune cose che Li ha scoperto. (Ha pubblicato queste analisi regolarmente da settembre scorso.)

La costa orientale domina! La costa occidentale sbava: Il prezzo di noleggio H100 è molto stabile negli Stati Uniti, ma c’è un persistente vantaggio sulla costa orientale. A marzo si poteva ottenere un’ora di lavoro da un H100 sulla costa orientale per 5,76 dollari. Ma quella stessa ora ti costerebbe 6,80 dollari sulla costa occidentale.

I chip degli iperscalatori aiutano: L’incursione di Amazon Web Service nella progettazione dei propri chip e server ha abbassato i prezzi per i clienti del gigante del cloud. Secondo Silicon Data, a circa 4,80 dollari l’ora il prezzo medio per unità per GPU per il Trainium2 di AWS è inferiore alla metà del prezzo per l’utilizzo di una Nvidia H100. I chip di prima generazione Inferentia e Trainium si attestano entrambi a meno di 1,50 dollari l’ora, che è inferiore alla metà del prezzo del cavallo di battaglia dell’inferenza di oggi, la Nvidia A100. Tuttavia, si ritiene che gli H100 siano l’unica opzione per l’addestramento di modelli all’avanguardia, quindi le loro prestazioni potrebbero giustificare il costo aggiuntivo.

L’effetto modesto di DeepSeek: Lo shock di Deepseek di gennaio ha fatto poco al prezzo di noleggio spot. Forse ricorderete che le prestazioni e il basso costo di addestramento segnalati degli LLM di DeepSeek di Hangzhou hanno sorpreso molti e hanno mandato in fibrillazione le azioni correlate all’IA. “Quando è uscito DeepSeek, il mercato è impazzito”, dice Li. “Ma il prezzo spot non è cambiato molto.” Al debutto di DeepSeek il prezzo dell’H100 è salito leggermente a 2,50 dollari l’ora, ma era comunque nell’intervallo di 2,40-2,60 dollari l’ora dei mesi precedenti. Poi è sceso a 2,30 dollari l’ora per gran parte di febbraio prima di iniziare a salire di nuovo.

Intel è più esclusivo di AMD: Le GPU sono sempre sotto il controllo delle CPU, di solito in un rapporto 4:1. E il mercato per quel posto CPU è conteso tra Intel e AMD. (Nvidia fa anche la propria CPU, chiamata Grace.) Ma sembra che i clienti siano disposti a pagare un po’ di più per i sistemi alimentati da Intel. Per i sistemi Nvidia A100, quelli con CPU Intel hanno raggiunto circa il 40 percento in più rispetto a quelli con processori AMD. Per l’H100, l’effetto dipendeva dalla tecnologia di interconnessione coinvolta. Se un computer utilizzava SXM o PCIe come collegamenti, Intel otteneva un prezzo più alto. Ma per quelli che utilizzavano lo schema di interconnessione NVLink di Nvidia, AMD otteneva il premio.

La Commodity dell’IA

Si può davvero ridurre il prezzo dell’IA a un singolo numero? Dopotutto, ci sono così tanti fattori coinvolti nelle prestazioni di un computer e nella sua utilità per un cliente specifico. Ad esempio, un cliente potrebbe essere in fase di addestramento con dati che, per motivi legali, non possono attraversare i confini internazionali. Quindi perché dovrebbero preoccuparsi del prezzo in un altro paese? E, come chiunque abbia esaminato i principali risultati di riferimento del machine learning, MLPerf, può vedere, le prestazioni della stessa GPU Nvidia possono variare ampiamente a seconda del sistema in cui si trova e del software in esecuzione.

Secondo Li, la visione della merce può funzionare. L’indice di Silicon Data normalizza tutte queste differenze e attribuisce diversi pesi a cose come quanto un data center partecipa al mercato del noleggio, la sua posizione, le sue fonti di dati e molte altre cose.

La più grande approvazione dell’idea dell’IA come merce arriva dal CEO di Nvidia Jensen Huang. Al grande evento per sviluppatori dell’azienda, GTC, ha spinto a pensare ai data center come “fabbriche di IA” il cui output sarebbe misurato in quanti token, la più piccola unità di informazione che un LLM utilizza, possono produrre al secondo.

Le imprese specializzate nel settore edile hanno giocato un ruolo chiave nell’aumento di 11.000 posti di lavoro nel settore ad aprile. In particolare, le imprese attive nel settore edile residenziale hanno contribuito con l’aggiunta di 6.000 posti di lavoro, mentre le imprese nel settore edile non residenziale hanno creato 3.000 nuove posizioni lavorative.

Questo aumento dell’occupazione nel settore edile è stato guidato principalmente dalla forte domanda di nuove costruzioni e ristrutturazioni, che ha portato le imprese specializzate a ampliare le proprie attività e ad assumere nuovo personale.

È importante sottolineare che l’incremento dei posti di lavoro nel settore edile ad aprile ha avuto un impatto positivo sull’economia locale, generando opportunità di lavoro per molte persone e contribuendo alla crescita del settore.

Questo trend positivo nell’occupazione nel settore edile è un segnale di ripresa dell’economia e di fiducia nel mercato immobiliare, che potrebbe continuare a trainare la creazione di nuovi posti di lavoro nei prossimi mesi.

L’azienda in questione, che produce piani di lavoro per cucine in pietra, è stata multata per aver violato ripetutamente le normative sulla sicurezza sul lavoro riguardanti l’esposizione alla polvere. La polvere generata durante la lavorazione della pietra può essere dannosa per la salute dei lavoratori se inalata, causando problemi respiratori e altri disturbi polmonari.

Le autorità competenti hanno rilevato che l’azienda non aveva adottato misure adeguate per proteggere i dipendenti dall’esposizione alla polvere durante le attività di taglio, levigatura e lavorazione della pietra. Questo ha portato alla multa di £60.000, che rappresenta una sanzione significativa per le violazioni commesse.

La sicurezza sul lavoro è un aspetto fondamentale in qualsiasi settore, soprattutto in quello edile dove l’utilizzo di materiali e attrezzature potenzialmente pericolose è comune. Le aziende sono tenute a rispettare rigorose normative per garantire un ambiente di lavoro sicuro e proteggere la salute dei propri dipendenti.

Questa multa rappresenta un chiaro messaggio alle aziende del settore: è fondamentale adottare tutte le misure necessarie per proteggere i lavoratori dall’esposizione a sostanze pericolose come la polvere, al fine di evitare sanzioni e tutelare la salute e la sicurezza di tutti coloro che operano nel settore edile.

Per ulteriori dettagli sull’articolo, si può consultare la fonte originale su The Construction Index.