databricks

Ngày tiến từng bước một: Databricks quản lý các mô hình nguồn mở như Kimi, năng lực GPU ở châu Á gần như đã cạn kiệt; nhu cầu tại Nhật Bản, Hàn Quốc, Mỹ và Ấn Độ tiếp tục tăng trưởng.

Sức mạnh của Kimi không chỉ nằm ở phía người dùng cá nhân: nhu cầu GPU ở mảng B2B cũng bùng nổ. Khách hàng của Databricks cần năng lực tính toán, còn Databricks phải mua GPU; để mua GPU lại cần nguồn vốn tài trợ khổng lồ—ở mọi mắt xích đều liên tục kêu “chưa đủ”.

Tăng trưởng mảng điện toán đám mây của Alibaba trong báo cáo theo quý đạt 40%+; trong khi đó, năng lực của Databricks tại châu Á đang ở mức khẩn cấp. Cuộc chạy đua vũ trang về điện toán AI đã chuyển từ “mô hình của ai tốt hơn” sang “ai có nhiều GPU hơn”. Đây là một cuộc chiến ở phía cung; phía nhu cầu từ trước đến nay chưa bao giờ là vấn đề.

#AI #GPU #Databricks

Công cụ sắp xếp Agent mã nguồn mở Omnigent của Databricks giải quyết vấn đề phối hợp và kiểm soát an ninh giữa các Agent

Databricks đã mở mã nguồn khung sắp xếp Agent Omnigent theo giấy phép Apache 2.0, hoạt động trên các công cụ hiện có như Claude Code, Codex và Pi, có khả năng chuyển đổi các agent từ các khung khác nhau thành các thành phần hệ thống có thể tương tác. Omnigent thực hiện kiểm soát an ninh có trạng thái trực tiếp ở tầng sắp xếp, hỗ trợ chặn hành động git push và yêu cầu phê duyệt thủ công sau khi các agent tải xuống gói npm, hoặc thiết lập giới hạn chi phí LLM để tạm dừng hoạt động khi tổng cộng đạt 100 đô la. Khung này còn tích hợp sandbox yêu cầu mạng để ngăn chặn rò rỉ thông tin nhạy cảm.

Tại sao điều này quan trọng: Omnigent lấp đầy khoảng trống về khả năng tương tác trong lĩnh vực phối hợp nhiều Agent, cung cấp cơ sở hạ tầng kiểm soát an ninh quan trọng cho việc triển khai AI Agent từ thực nghiệm đến cấp doanh nghiệp.

#Databricks #AI #Agent #mã nguồn mở