databricks

يوميًا يكدّس خطوةً فخطوة: Databricks تستضيف نماذج مفتوحة المصدر مثل Kimi وغيرها، وقد كادت سعات وحدات معالجة الرسوميات في آسيا أن تُستنزف بالكامل، مع استمرار نمو الطلب في اليابان وكوريا والولايات المتحدة والهند.

قوة Kimi لا تقتصر على جانب المستخدمين الأفراد: الطلب على وحدات معالجة الرسوميات في قطاع B2B يشهد انفجارًا أيضًا. عملاء Databricks بحاجة إلى قدرات حوسبة، وDatabricks يحتاج إلى شراء وحدات معالجة الرسوميات. وشراء وحدات معالجة الرسوميات يتطلب تمويلًا ضخمًا—وفي كل حلقة من هذه السلسلة، الجميع يصرخ بأن «غير كافٍ».

شهدت إيرادات السحابة من مجموعة علي زيادة بنسبة 40%+ في الربع، كما أن سعة Databricks في آسيا على وشك النفاد. لقد تحوّل سباق التسليح في قدرات حوسبة الذكاء الاصطناعي من «من لديه نموذج أفضل» إلى «من لديه المزيد من وحدات معالجة الرسوميات». إنها حرب على جانب العرض، والطلب من جانب المستهلكين لم يكن أبدًا مشكلة.

#AI #GPU #Databricks

أداة توزيع المكونات المفتوحة المصدر Omnigent من Databricks، تحل تحديات التعاون الآمن بين عدة عملاء

Databricks أطلقت إطار توزيع المكونات Omnigent بموجب رخصة Apache 2.0، ويعمل على أدوات موجودة مثل Claude Code وCodex وPi، مما يسمح بتحويل الوكلاء من أطر عمل مختلفة إلى مكونات نظام قابلة للتشغيل المتبادل. تقوم Omnigent بتنفيذ ضوابط أمان حالة مباشرة في طبقة توزيع المكونات، وتدعم اعتراض إجراءات git push وطلب موافقة بشرية بعد تحميل الوكلاء لحزم npm، أو تعيين حدود تكلفة LLM لإيقاف التشغيل عند الوصول إلى 100 دولار. كما يتضمن الإطار صندوق رمل لطلبات الشبكة لمنع تسرب المعلومات الحساسة.

لماذا هذا مهم: يملأ Omnigent فجوة التشغيل المتبادل في مجال تنسيق عدة عملاء، مما يوفر بنية تحتية حيوية للسيطرة الأمنية لنقل الوكلاء الذكاء الاصطناعي من التجارب إلى النشر على مستوى المؤسسات.

#Databricks #AI #Agent #مفتوح المصدر