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L’analisi predittiva è una tecnica che utilizza algoritmi e modelli statistici per analizzare dati storici e predire futuri eventi o tendenze. Nel settore della costruzione, l’analisi predittiva può essere utilizzata per ottimizzare la pianificazione dei progetti, prevedere i costi e i tempi di realizzazione, identificare potenziali problemi e migliorare l’efficienza complessiva.

Tuttavia, è importante sottolineare che l’analisi predittiva non mira a sostituire le decisioni umane, ma piuttosto a supportarle. Gli esperti del settore rimangono fondamentali per interpretare i risultati dell’analisi predittiva e prendere decisioni informate. L’intelligenza artificiale può fornire dati e informazioni utili, ma è la combinazione di intelligenza umana e tecnologia che porta ai migliori risultati.

Alcune delle principali applicazioni dell’analisi predittiva nella costruzione includono la previsione della domanda di materiali da costruzione, la gestione ottimizzata delle risorse, la prevenzione dei guasti e la manutenzione predittiva degli impianti. Queste applicazioni possono contribuire a ridurre i costi, migliorare la qualità e garantire la sicurezza sul luogo di lavoro.

In conclusione, l’analisi predittiva promette di rivoluzionare il settore della costruzione, ma è importante ricordare che il ruolo dell’essere umano rimane centrale. L’integrazione tra intelligenza artificiale e intelligenza umana può portare a risultati straordinari e migliorare l’efficienza e la sicurezza nella costruzione.

Plenitude è una società controllata da Eni che si occupa di progetti di energia rinnovabile, in particolare nel settore dell’eolico e del solare. L’accordo con Ares rappresenta un passo importante per Eni nel suo percorso di transizione verso un modello energetico più sostenibile e green.

L’operazione di cessione del 20% di Plenitude permetterà ad Eni di rafforzare la propria posizione nel mercato delle energie rinnovabili e di accelerare la realizzazione dei suoi obiettivi di riduzione delle emissioni di gas serra. Ares, dal canto suo, avrà l’opportunità di investire in un settore in forte crescita e di contribuire alla transizione verso un’economia a basse emissioni di carbonio.

L’accordo temporaneo di esclusiva tra Eni e Ares prevede che entro un determinato periodo di tempo venga definita la transazione definitiva, che sarà soggetta alle approvazioni regolatorie necessarie. Una volta completata la cessione del 20% di Plenitude, Eni manterrà il controllo della società e continuerà a guidarne lo sviluppo e la crescita nel settore delle energie rinnovabili.

Il modulo leggero Nebular di AIKO selezionato per il programma di incentivi del Governo di Tokyo

AIKO è lieta di annunciare che il suo modulo Nebular, caratterizzato da un design antiriflesso e ultraleggero, è stato ufficialmente scelto dal Governo Metropolitano di Tokyo per il programma di certificazione 2024 “High-Performance Solar Power Systems”. Tra i 193 prodotti fotovoltaici certificati, il modulo di AIKO si distingue come l’unico selezionato nella categoria “moduli antiriflesso senza vetro”, ottenendo il massimo livello di incentivo previsto.

Nel contesto di questo programma, i progetti di impianti fotovoltaici nel settore residenziale a Tokyo che impiegano il modulo Nebular possono beneficiare di un generoso sussidio fino a 80.000 JPY/kW (circa 0,49 EUR/W), confermando il forte sostegno del governo alle tecnologie fotovoltaiche all’avanguardia e ad alte prestazioni.

Progettato per soddisfare le specifiche esigenze del mercato fotovoltaico residenziale giapponese, il modulo Nebular di AIKO unisce un design ultraleggero, alta efficienza e affidabilità elevata. Con una superficie inferiore ai 2 m² e un peso di soli 8,6 kg, è più leggero del 60% rispetto ai moduli in vetro tradizionali, riducendo significativamente il carico sulla copertura. Il modulo mantiene le prestazioni distintive della tecnologia AIKO ABC N-Type, raggiungendo un’efficienza fino al 22,5% e una potenza massima di 450 Wp.

Realizzato con un telaio a doppio profilo e un design specifico sul retro, il modulo offre una maggiore resistenza alle microfratture e un’efficiente dissipazione del calore, garantendo prestazioni sicure anche in ambienti ad alta temperatura. La funzione antiriflesso risponde ai requisiti visivi richiesti in contesti sensibili come aeroporti, autostrade e aree urbane ad alta densità edilizia.

Certificato da importanti enti internazionali, tra cui CE (UE), TÜV, MCS (Regno Unito) e JPEA (Giappone), il modulo Nebular rispetta i rigorosi standard giapponesi in termini di prestazioni, sicurezza e installazione. È inoltre pienamente compatibile con i sistemi di montaggio e BOS esistenti, garantendo un’integrazione semplice e immediata, senza necessità di modifiche progettuali.

Il riconoscimento da parte del Governo Metropolitano di Tokyo non solo conferma l’innovazione di AIKO nel design dei moduli, ma rafforza anche la missione dell’azienda di offrire soluzioni solari personalizzate per le esigenze locali. Con questo importante traguardo, AIKO continua a promuovere la transizione verso un futuro a zero emissioni in Giappone e nel mondo.

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.

La politica dei dazi di Trump ha avuto un impatto significativo sull’economia globale, con l’introduzione di tariffe su diversi prodotti importati da paesi come la Cina e l’Unione Europea. Questo ha scatenato una guerra commerciale che ha portato a una maggiore incertezza sui mercati finanziari.

Le lezioni che gli investitori possono trarre da questa situazione sono molteplici. In primo luogo, è importante diversificare il proprio portafoglio per ridurre il rischio legato a eventi geopolitici come i dazi. Inoltre, è fondamentale monitorare da vicino l’evoluzione della situazione e adattare le proprie strategie di investimento di conseguenza.

Alcuni settori potrebbero beneficiare dei dazi, mentre altri potrebbero subire pesanti perdite. Gli investitori devono essere pronti a cogliere le opportunità che si presenteranno e a proteggere il proprio capitale da eventuali perdite.

In conclusione, il caos dei dazi di Trump offre agli investitori importanti lezioni su come gestire l’incertezza e adattarsi rapidamente a un ambiente economico in continua evoluzione.