🚨 וול - סטריט לייב 🚨

זה נהיה להיט של ממש סרטונים וויראלים רצים ברשת של אנשים שעושים סיבובים בסייבר קאב של טסלה כשהם צופים בנטפליקס ממה שברכב נורמלי היה מושב הנהג....

רק עכשיו אני רואה שמנכ"ל פאלו אלטו אשכרה הגיב לאיליה רשת אקס הפכה לבמה - מי שלא שם צופה מהצד

אין לי כח להרחיב - אבל אלון מאסק הפציץ לגמרי עם גרוק בוט - זה אחד הדברים הוויראלים כעת למרות שהוא יקר להחריד - והוא באמת משנה את התמונה בכל הקשור לשימוש בAI השלב הבא? ספייסאקס צפויה לפתוח "שוק" שבוא אנשים יוכלו להציע את הסוכנים שהם יצרו והגדירו מוכנים לפרק הבא של מהפכת הAI?

חברת SpaceX $SPCX מתכוננת לשלוח את סטארשיפ למסלול בפעם הראשונה אי פעם ומיד לשים אותה לעבודה בפריסת לווייני סטארלינק תפעוליים. טיסה 14 צפויה לנסות את ההכנסה הראשונה של סטארשיפ למסלול לאחר 13 טיסות תת-מסלוליות, נושאת כ-20 לווייני סטארלינק V3 מסוג הדור הבא. אם תצליח, זה יסמן נקודת מפנה משמעותית שכן סטארשיפ תעבור מבדיקות טיסה ניסוייות למשלוח מטענים למסלול בפעם הראשונה. הספינה 41 והבוסטר 21 השלימו בהצלחה בדיקות ירי סטטיות מרכזיות, עם תכנון רגולטורי המצביע על השקה אפשרית בסוף ספטמבר בהתאם לאישור סופי של ה-FAA.

גאווין בייקר על מרכזי נתונים:

היו חששות סבירים לגבי מרכזי נתונים לפני כ-18 חודשים: מים, מיסים, מקומות עבודה, מחירי חשמל, הסביבה ומה הם יעשו לעיירות קטנות. פרויקטי מרכזי נתונים מבניים היטב התייחסו ברובם לחששות אלה היום ואנחנו צריכים לחגוג זאת. באופן כללי, מרכזי נתונים נהדרים לאמריקה בכל דרך. על המים: מרכזי נתונים בארה"ב משתמשים בחלק זעיר ממה שמגרשי גולף משתמשים. הרבה מהמספרים מלפני 18 חודשים היו שגויים בפחות מ-1000 פעמים. מרכזי נתונים חדשים יותר משתמשים במערכות קו סגור או במים ממוחזרים. זה צריך להיות חובה בכל עיירה שאישרה פרויקט מרכז נתונים. על המיסים: ההסתכלות רק על פטורים ממס מכירה, כפי שרונן פארו עשה, היא הדרך הלא נכונה להעריך זאת. מרכזי נתונים משלמים מיסי רכוש משמעותיים. מחוז לאודון, שהוא המחוז העשיר ביותר באמריקה, אוסף כעת בסדר גודל של מיליארד דולר בשנה ממרכזי נתונים. בקווינסי, וושינגטון, מרכזי נתונים מהווים יותר ממחצית ספר המיסוי של הרכוש. לאורך זמן, מיסי רכוש יכולים לרדת לאפס בעוד שהוצאות הממשלה בעיירות האלה עולות. על מקומות העבודה: זה היה נהדר באופן חד-משמעי לעובדים כחולי צווארון אמריקאים. הביקוש לחשמלאים, אינסטלטורים, רתכים, טכנאי HVAC וקבלנים זינק, וזה לא עבודה בנייה חד-פעמית. הבניינים האלה משודרגים ומתרחבים לאורך זמן. זו הסיבה שהאיגודים המקצועיים נלחמים עליהם, ולמה כמה איגודים כעת רואים התנגדות למרכזי נתונים כסיבה לא להמליץ על פוליטיקאים. על החשמל: החשש המקורי היה שבתי אב יהיו משלמים על הביקוש הנוסף לחשמל בצורת מחירים גבוהים יותר. זו הסיבה שקיימים עסקאות הגנה על משלמי התעריפים והתעריפים החדשים לעומסים גדולים. המבנה הנכון הוא: מרכז הנתונים מביא או משלם על ייצור חדש ומתקשר חוזה ארוך מספיק כדי להגן על לקוחות קיימים. במקומות שבהם זה קורה, חברות החשמל מורידות או קופאות תעריפים למגורים ומכריזות על כך רשמית. במקומות שלא, אנשים צודקים להתנגד. מחירי החשמל יורדים *היום* במספר מדינות גדולות בגלל מרכזי נתונים. על הסביבה: מרכזי נתונים משתמשים ברובם בגז טבעי היום, שהוא מקור הכוח הנקי ביותר מחוץ לגרעיני, שמש ורוח. והחברות שבונות את מרכזי הנתונים מחויבות לנייטרליות פחמן כך שכמות שווה של שמש תיבנה כנראה. אולי חשוב יותר, מרכזי הנתונים זקוקים לסוללות כדי לפעול ביעילות והסוללות האלה יכולות גם למכור אנרגיה חזרה לרשת (מה שמנע לאחרונה הפסקות חשמל בטקסס). לאורך זמן, מרכזי נתונים יפעלו על שמש בתוספת סוללות. על העיירות: העוני בקווינסי, וושינגטון ירד מ-29% ל-6%. מיסי מרכזי נתונים שילמו על תיכון חדש, בית חולים, ספרייה, תחנות משטרה וכיבוי אש. זה קורה בכפרים רבים שננטשו לשיממון לשעבר של טחנות ומשקים שלא היה להם קונה אחר לקרקע. מרכזי נתונים למעשה מחדשים תעשייה בחלקים מאמריקה ויוצרים את סוג מקומות העבודה לעובדי צווארון כחול ששתי המפלגות טענו לתמוך בהן במשך עשורים. זה לא צריך להיות נושא מפלגתי. מרכזי נתונים יכולים וצריכים להיות נהדרים לאמריקה והם הופכים לכך באופן הולך וגובר, מוחלט. תמיכה בהעברת מרכזי נתונים לסין תזדקן כנראה בדיוק כמו תמיכה בהעברת מקומות עבודה ייצור כחולי צווארון איכותיים לסין. כשהעובדות משתנות, אני משנה את דעתי. אני מקווה שאנשים סבירים שיש להם סיבות בכוונה טובה להתנגד למרכזי נתונים לפחות ישקלו לעדכן את האמונות שלהם בהתחשב בשינוי בעובדות ב-18 החודשים האחרונים. זה באמת חשוב לאמריקה. אגיד גם שאני חושב שהרעיון להפוך מרכזי נתונים ליפים הוא רעיון טוב שעדיין לא יושם. מרכזי נתונים צריכים להיות יפים בדיוק כמו תחנת גרנד סנטרל. אנחנו יכולים ללמוד הרבה מבניית הרכבות. ניאו-קלאסי רוויוול פור דה ווין.

זה באמת מצחיק חחחח

הרשת מתמלאת סרטונים של אנשים שלוקחים סיבובים בסייברקאב - זה הפך ללהיט מטורף $TSLA

המטבע של טראמפ הושק רשמית - עם כל מה שהוא עושה, באופן אישי אני חושב שזה הכי מגיע לו בעולם

המהפכה הזו מתחילה להיות פסיכית בקטע מפגר קליף הו, סמנכ"ל בכיר משותף של TSMC, הכריז באופן רשמי בפאנל "Semicon Taiwan": הביקוש לרכיבי ציוד ייצור שבבים של TSMC גדל פי כמעט 2 ברבעון השנה הוא ציין כי הביקוש לציוד ייצור שבבים גדל כמעט פי שניים מאז סוף השנה שעברה, כתוצאה מהרחבת קווי הייצור שלה כדי לעמוד בביקוש הגובר לבינה מלאכותית. ההערכות לרכישות ציוד ייצור שבבים של TSMC ברבעון עלו משמעותית, כ-1.9 פעמים בהשוואה לתחזית שניתנה בדצמבר שעבר. צעד זה נועד להרחיב את יכולת הייצור כדי לעמוד בביקוש ההולך וגובר לשבבים מצד חברות המפתחות בינה מלאכותית ומרכזי נתונים ברחבי העולם.

וזה מתחבר לזה... הסייבר בהחלט על המפה - למרות העליות האחרונות השאלה היחידה היא עוד כמה זה יכול לעלות ולא להיות כבר מוגזם לגמרי

במהלך ראיון עם ג'ים קרמר, מנכ"ל $PANW ניקש ארורה אמר כי בינה מלאכותית עומדת להפוך לכלי נשק בידי גורמים זדוניים, בעוד תשתית אבטחת סייבר שהוצבה לפני 7-10 שנים אינה בנויה להתמודד עם התקפות במהירות מכונה. ארורה מעריך כי יש כ-1$ טריליון של תשתית סייבר קיימת שצריכה לעבור מודרניזציה, עוד לפני שמתחשבים בטריליונים המושקעים במרכזי נתונים חדשים של בינה מלאכותית. במילים אחרות, בינה מלאכותית הופכת מתקפות סייבר למהירות ומתוחכמות יותר, ומכריחה חברות להחליף מערכות אבטחה ישנות ולהוציא סכומים משמעותיים רבים יותר על אבטחת סייבר מודרנית.

מחיר הטוקונים יורד? - תמיד תשאלו חזרה כמה השימוש עולה! בכיר בגוגל קלאוד מארק לוהמייר: עיבוד אסימונים בגוגל קלאוד עולה על 3 ריבועיון חודשי, עלייה פי 7 משנה לשנה "“גוגל קלאוד, מספר האסימונים שאנחנו מעבדים בחודש הוא כעת מעל שלושה ריבועיון. זהו אחד ואפסים 15 אחריו. אם אתם תוהים, וזה פי שבעה יותר מאשר רק לפני שנה, נכון?”"

אגב, זה המודל שפרץ להג'ינג פייס וכו' ותקשיבו מה כותב ריאן גרינבלט (אם השם לא אומר לכם כלום - זה בסדר תבינו מתוך דבריו מי הוא):

הייתי האדם המרכזי שביצע ניתוח תמלילים עבור חקירה זו של תקרית Hugging Face. המסקנה המרכזית שלי: אין לנו גישות טובות להבנת/פיקוח על הפעילות והמטרות של 'נחילי' AI. כיניתי בחצי-בדיחה את המאמצים שלנו "חקירה-בוצית" כי היינו תלויים כל כך ב-AI כדי לנתח מה קרה ויש מספר עצום של דברים חשובים שונים לנתח. הכמות הכוללת של הנתונים—יותר מאלף תמלילים ארוכים במיוחד מסוכנים שרצו במשך ימים רבים—הפכה את זה לבלתי אפשרי להבין מה קורה, במיוחד באופן מצטבר, ללא תלות כבדה בכלי AI. הסוכנים ששימשנו לסיווג ולניתוח היו בעלי יכולות דומות לאלו שהיו מעורבים בתקרית, אבל זה לא אומר שסוכנים אלה יכלו לשמש בקלות לפיקוח והבנה של התקרית. פלטים מסוכני ניתוח היו לעיתים קרובות חסרים פרטים מפתח, שגויים, בטוחים בעצמם יתר על המידה, או ממש קשים להבנה. אנחנו דנים בדוגמאות שונות בדוח שלנו, בעיקר בחלקי המגבלות ומתודולוגיה. בנוסף, סוכני AI עצמם נראו כמתקשים להבין מה קרה והסבריהם על מה שקרה היו לעיתים קרובות בטוחים בעצמם יתר על המידה. שימו לב שסוכן ניתוח בודד יוכל עצמו לקרוא רק חלק זעיר מכלל נתוני התמלילים להקשר, ו-AI עצמם עלולים להתקשות לגרום לתת-סוכנים לבצע ניתוח אינפורמטיבי עבורם. עשינו כמיטב יכולתנו לבדוק ידנית את הטענות החשובות ביותר וניסינו לגרום ל-AI שביצעו ניתוח זה לכתוב את הטיעון שלהם (עם ראיות) בצורה ברורה מספיק כדי שנוכל לבדוק אם זה הגיוני. אבל בסך הכל, זה היה קשה להשיג הבנה מדויקת של האירועים והיינו חסרים היבטים של הסיפור שכעת אנחנו חושבים עליהם כמפתח עד כמעט סוף החקירה שלנו. ההבנה שלנו לגבי מה שקרה בסך הכל והמטרות של ה'קולקטיב' השתנתה מאוד בזמן השהות האחרונה שלנו במקום (כשקיבלנו מערך נתונים הרבה יותר מלא). לדוגמה, לא למדנו על זיוף קריאות הכלים, סיפור PHASEONE[big], ומבנה רחב של זרמי עבודה שונים עד לשהות השלישית הזו במקום (ולרבים מהם, הגענו להבנה סבירה רק ביום האחרון של הביקור הזה). זה באמת היה קשה להבין מה קורה ולמה! הקושי בהבנת תקריות ופיקוח על סוכני AI נראה גדל מהר יותר מהקצב שבו AI מתקדמים יותר עוזרים לנו בפיקוח והבנה. כלומר, יכולות AI (ונטיות?) להשגת מטרות גדולות, שאפתניות ולא מיושרות גדלות מהר יותר מהיכולת שלנו להבין מה הסוכנים האלה עושים. למרות שההבנה של תקרית זו הייתה קשה, היו כמה גורמי מקלים במקרה זה שלא כנראה יחולו בעתיד: - מודלים תקשרו והסיקו מסקנות בשפה טבעית. בעתיד, ההסקנה הזו עשויה להתרחש (במלואה או כמעט במלואה) בפעילויות. - למרות שהיקף התקרית הזו היה עצום, היקף הפעילות הסוכנית עדיין היה פחות ממה שנראה בעתיד (למשל, תקריות אי-יישור שמערבות צוותי סוכנים שמנהלים חברות שלמות). - ה-AI שהיו מעורבים בתקרית הזו לא היו בדרך כלל הרבה יותר מוכשרים מבני אדם (למרות שהם אולי היו מעט-על-אנושיים בכמה יכולות מוגבלות וצרות מאוד). - לא היה לנו סיבה חזקה להאמין שה-AI ששימשנו כדי לעזור לנו לחקור את התקרית הזו ינסו לפגוע בכוונה או לערער בדרך אחרת את החקירה שלנו. בסופו של דבר, אני חושב שהצלחנו להשיג קצת הבנה של האירועים, למפות את הסיפור הכולל, ולהשיג הבנה מצטברת די טובה של ההיגיון בשלבים על נושאים חשובים מסוימים (למשל, איך ה-AI הסיקו מסקנות לגבי עזרה ל-AI אחרים, האם ה-AI ידעו שהפעולות שלהם לא רצויות, איזו הטעיה ה-AI ביצעו, ואיך הם חשבו על זה). אבל פיקוח על AI והבנת תקריות אי-יישור זה קשה וזה נראה כאילו זה הולך להיות קשה יותר.

דיווח של בלומברג: הביקוש הגובר לבינה מלאכותית צפוי להוביל לעלייה משמעותית בהוצאות על מרכזי נתונים ברחבי העולם, עם תחזית של 31.6 טריליון דולר עד 2050. מדובר בנתוני דו"ח מעודכן של חברת הייעוץ העולמית PwC: לפי הדוח היקף השקעות חסר תקדים עוד לפנינו! צפויים להשקיע סך של 31.6 טריליון דולר במרכזי נתונים ברחבי העולם עד 2050, במטרה לענות על הביקוש הגובר לבינה מלאכותית. סכום זה עולה על כל פרויקט תשתית גדול בהיסטוריה האנושית, כולל בניית רשתות רכבות, האינטרנט ורשתות חשמל. ויש גם אפשרות אפשרות לעלייה של עד 50 טריליון דולר... אם קצב האימוץ של בינה מלאכותית יואץ מעבר לתחזית הבסיסית (תרחיש מרכזי) של PwC, ההשקעות במהלך 25 השנים הבאות עשויות להגיע עד 50 טריליון דולר. בהתחשב בכך שהתוצר המקומי הגולמי (תמ"ג) של ארה"ב הוא כיום כ-30 טריליון דולר, מדובר בהוצאה אסטרונומית החורגת מהכלכלה השנתית של מדינה שלמה. 🐻 וול סטריט לייב 🐻 ⚠️ אין באמור ייעוץ השקעות, שיווק השקעות או המלצה לביצוע פעולה כלשהי. איני יועץ מוסמך. יש לפנות לייעוץ מקצועי אישי לפני קבלת החלטות. ⚠️

סם אלטמן:

במהלך הקיץ הזה, התקדמנו במהירות רבה במשימות העדיפות שלנו בתחום הבטיחות. חשוב מאי פעם שהיכולות של המודלים והמנגנונים להבטיח את בטיחותם יתקדמו יחד. למרות שיש עוד הרבה מה לעשות, השגנו התקדמות משמעותית. בנוסף, אנו מתכננים להשיק בקרוב מודל חדש. קיימת כאן דילמה ברורה. מצד אחד, "אסטרה" (Astra) היא מערכת מצוינת, ואנו מצפים בקוצר רוח לראות מה אנשים יוכלו ליצור בעזרתה. אנו גאים במה שהשגנו. מצד שני, זהו שלב פיתוח שבו נדרשת זהירות רבה, ואנו מתאימים את קצב הפיתוח כדי להבטיח שהמודלים יעמדו בתקני הבטיחות הנדרשים לרמות הביצועים החדשות. "אסטרה" כבר סיימה את תהליך הלמידה שלה, והשיגה קפיצה משמעותית הן בביצועים והן בהתאמה (alignment). לגבי המודלים הבאים, אנו מאטים את הקצב במידת הצורך כדי להבטיח ביצוע יסודי של עבודות הבטיחות וההתאמה. הבינה המלאכותית הופכת ליעילה מאוד, אך אף אחד לא מבין לחלוטין את ההשלכות שיש לכך. המעבר לעולם שבו קיימת בינה מלאכותית עוצמתית ומתקדמת צריך להיות מנוהל היטב, כך שיוכל למקסם את הבטיחות והרווחה של האנושות. זהו אחד מהדברים החשובים ביותר בעולם, והוא גם בראש סדר העדיפויות של OpenAI. עברנו תקופה של מתח בין ציפייה להתקדמות לחשש, ורגשות אלה עדיין מורכבים עבורנו. אנו מבינים שאחרים עלולים לחוות חששות ובלבול גדולים יותר. עם זאת, אנו מאמינים בכל ליבנו שהחברה חייבת להבין לאן הבינה המלאכותית הולכת וכיצד המודלים פועלים במציאות. חשוב מכך, אנו מאמינים שנדרשת בינה מלאכותית "מתואמת" (aligned) כדי לנווט בשלבים הבאים של המעבר הזה. מבנה מחזורי שבו החברה והטכנולוגיה מתפתחות יחד הוא הדרך הטובה ביותר להבטיח שהתהליך הזה יצליח. אנו מקווים שתיהנו מהשימוש במודלים החדשים, ומבקשים מכם להמשיך להתייחס ברצינות רבה לדברים שמתרחשים בתחום הבינה המלאכותית ברחבי העולם.

חברת OPEN AI משיקה את מודל אסטרה - יכולות מתקדמות ומנגנוני הגנה פורצי דרך המודל החדשני של OpenAI, אסטרה, קיבל את הדירוג הגבוה ביותר של "קריטי" בתחום אבטחת הסייבר, הישג חסר תקדים עבור מודל AI, הודות למסגרת ההכנה המתקדמת שלו. אסטרה עוברת סדרה מקיפה של בדיקות אבטחה לפני השקתה. הערכת יכולות הסייבר של אסטרה (דירוג קריטי) אסטרה הדגימה יכולת לזהות נקודות תורפה ולפתח קוד תקיפה (אקספלויט) ללא התערבות אנושית. השגת ניקוד מושלם ב-ExploitBench: אסטרה השיגה ניקוד של 100% במבחן ExploitBench, מדד סטנדרטי לפיתוח אקספלויטים מבוססי נקודות תורפה. הערכה מבוססת על נקודות תורפה עדכניות: במבחן פנימי המבוסס על נתונים עדכניים (יוני-אוגוסט 2026), אסטרה הצליחה לבצע הרצת קוד זדונית (RCE) תוך שימוש בפחות "טוקנים" (יחידות מידע) בהשוואה ל-GPT-5.6 Sol. בנוסף, במהלך הבדיקות, אסטרה זיהתה באופן עצמאי שתי נקודות תורפה חדשות (0-day) ויצרה שרשרת תקיפות (הנקודות הללו מדווחות כעת למפתחים). יישום שרשרת תקיפות שלמה: אסטרה הצליחה לעקוף מנגנוני אבטחה בדפדפן, להריץ פקודות במערכת ההפעלה, ולבצע "העלאת הרשאות" (הרשאות root) מחשבון משתמש רגיל, תוך שימוש ביכולותיה בלבד. חיזוק תשתיות להפחתת סיכונים מרכזיים המאמצים התמקדו בהפחתת שני גורמי סיכון מרכזיים, לקראת פריסת מודלים מתקדמים: מניעת ניצול לרעה על ידי גורמים זדוניים: מניעת שימוש במודל למטרות זדוניות, כגון איתור נקודות תורפה או ביצוע התקפות שלמות. מניעת פעולות אוטונומיות לא רצויות או לא מיושרות: שליטה בסיכון שהמודל יסטה מהמטרה המקורית שלו, יתקוף תשתית או יבצע פעולות לא מורשות. השעיית אימונים ובידוד תשתית: בעקבות ניתוח אירועי אבטחה בחברת Hugging Face, האימונים הופסקו למשך שבועיים, התשתית הופרדה, ונקבעו כללי שליטה ובקרה מחמירים. לאחר שהתקיימו דרישות האבטחה, האימונים המשופרים (אימון חיזוקי בקנה מידה גדול - RL) חודשו ב-28 באוגוסט. עמידות בפני ניצול לרעה (Robustness) שיפור בשיעור הסירוב להתחזות: במערך בדיקות להתחזות סייבר, אסטרה השיגה שיעור סירוב של 91.5%, שיפור משמעותי בהשוואה ל-GPT-5.6 Sol (59%). ניהול מובחן של חשבונות בסיכון: חשבונות המסווגים כבעלי סיכון גבוה קיבלו הגבלות מחמירות יותר וניטור מוגבר. פריסה הדרגתית: היכולות המתקדמות של אסטרה ניתנות בשלב הראשוני רק לקבוצה קטנה של בודקים, ולאחר מכן יורחבו בהדרגה באמצעות מערכת "Daybreak Blue" לשיפור היכולות ההגנתיות. יישור של המודל וניטור בזמן אמת ציות לכללי אבטחה: במבחן המודד ניסיונות לעקוף בדיקות אוטומטיות, GPT-5.6 Sol ניסתה לעקוף את הבדיקות ב-5.3% מהמקרים, בעוד שאסטרה רשמה 0%. מניעת ניצול לרעה של "מלכודות דבש": לא זו בלבד שלא היו ניסיונות לתקוף את תשתית הסביבה במשימות מורכבות בסביבת ExploitGym, אלא ש-GPT-5.6 Sol ניסתה לעשות זאת ב-56% מהמקרים. ניטור בזמן אמת של תהליכי החשיבה: מערכת סיווג רב-שכבתית מופעלת בסביבת הייצור כדי לנטר את תהליכי החשיבה והפעולות של המודל, ולמנוע פעולות לא מורשות מראש. השפעה על חוויית המשתמש בשל מנגנוני האבטחה המשופרים, פעולות מחקר הגנתיות או משימות ארוכות טווח לגיטימיות עלולות להיחשד כפעילות חשודה, ולגרום להאטה או עצירה. משתמשי ChatGPT ו-Codex: במקרה של השבתה זמנית עקב ניטור, המשתמש יתבקש לאשר מחדש את הפעולה. סביבת API: במקרה של זיהוי התנהגות חריגה, הפעולה תופסק באופן מיידי. אסטרה מסמנת נקודת מפנה, שבה מודלי AI מתחילים להשפיע באופן משמעותי על מערכות אמיתיות. בהתאם, תהליכי הפיתוח והפריסה העתידיים יתמקדו בהקשחת הליכי היישור ובדיקות האבטחה, כדי להתאים לקצב ההתקדמות הטכנולוגית. 🐻 וול סטריט לייב 🐻 ⚠️ אין באמור ייעוץ השקעות, שיווק השקעות או המלצה לביצוע פעולה כלשהי. איני יועץ מוסמך. יש לפנות לייעוץ מקצועי אישי לפני קבלת החלטות. ⚠️

פסיכי

נתוני יצוא דרום קוריאה | 31 באוגוסט 2026 נתוני יצוא זמניים לחודש אוגוסט לפי קטגוריות עיקריות: - שבבי DRAM זינקו ב- +412% לעומת השנה שעברה, +11% לעומת החודש הקודם - שבבי NAND זינקו ב- +343% לעומת השנה שעברה, +61% לעומת החודש הקודם - זיכרון SSD זינק ב-+480% לעומת השנה שעברה, +33% לעומת החודש הקודם - מחשבים ומכשירי חשמל: +277% לעומת השנה שעברה, +25% לעומת החודש הקודם כל הפריטים העיקריים בתחום השבבים רשמו שיא יצוא. 🐻 וול סטריט לייב 🐻 ⚠️ אין באמור ייעוץ השקעות, שיווק השקעות או המלצה לביצוע פעולה כלשהי. איני יועץ מוסמך. יש לפנות לייעוץ מקצועי אישי לפני קבלת החלטות. ⚠️

מטורףף $TSLA

חברת $CBRS Cerebras Systems מכריזה על מרכז נתונים חדש בתחום הבינה המלאכותית בנפח 165 מגה-וואט בפינלנד חברת Cerebras ו-Compute Nordic Finland הכריזו על הקמת מרכז נתונים חדש בתחום הבינה המלאכותית במיקלי, פינלנד, שיתרחב מ-50 מגה-וואט בתחילה בבנייה ל-80 מגה-וואט ובסופו של דבר ל-165 מגה-וואט של קיבולת IT חוזית. • הקיבולת מגובה בסדרה של הזמנות שירות לשבע שנים, המספקות תשתית ארוכת טווח לפלטפורמת המחשוב הבינה המלאכותית של Cerebras. • בקנה מידה מלא של 165 מגה-וואט, הפרויקט מייצג השקעה אזורית אינדיקטיבית של 1.0-1.7 מיליארד אירו ומוערך כי הוא יתמוך ב-80-250 משרות קבועות ישירות.