Deepseek plant enorm datacenter van een gigawatt in Binnen-Mongolië voor strategie van 2026

DeepSeek heeft plannen onthuld voor de bouw van een datacenter van één gigawatt in Binnen-Mongolië om de AI-ontwikkeling tot 2028 te ondersteunen. Deze uitbreiding van de infrastructuur onderstreept de roadmap van het bedrijf voor 2026 en de strategie om rekenkracht veilig te stellen ondanks wereldwijde chiptekorten.

Voor bedrijfsteams signaleert dit een enorme opschaling van rekenkracht door een belangrijke modelleverancier. Het suggereert dat toekomstige DeepSeek-modellen zullen profiteren van aanzienlijke hardware-investeringen, wat het concurrentielandschap voor hoogwaardige open-source alternatieven kan veranderen.

  • Het project streeft naar een stroomcapaciteit van één gigawatt tegen 2028.
  • De bouw ondersteunt de langetermijnstrategie van DeepSeek voor het trainen en implementeren van modellen.
  • De stap illustreert hoe grote AI-laboratoria fysieke infrastructuur veiligstellen om hindernissen in de toeleveringsketen te omzeilen.
Sovereign AI Generatieve AI Machine Learning
Al het AI-nieuws

Meer AI-nieuws

Tooling

Cloudflare lanceert wallets om autonome machine-naar-machine handel voor AI-agents mogelijk te maken

Cloudflare heeft Cloudflare Wallets geïntroduceerd om machine-naar-machine handel te faciliteren voor software-agents die op het netwerk opereren. Deze digitale portemonnees stellen autonome agents in staat om geld te beheren en uit te geven zonder directe menselijke tussenkomst. De lancering vindt plaats terwijl wetgevende inspanningen om AI en blockchain-interacties te reguleren vertraging oplopen in de Amerikaanse Senaat.

Tooling

India versnelt soevereine AI-strategie met focus op zelfgehoste modellen

India verschuift in hoog tempo naar zelfgehoste grote taalmodellen en soevereine AI-infrastructuur om de gegevensbeveiliging en kostenefficiëntie te verbeteren. Ondersteund door de IndiaAI Mission maakt het land gebruik van open-source modellen en ontwikkelt het lokale halfgeleidercapaciteiten om de afhankelijkheid van externe leveranciers te verminderen.

Tooling

Loop engineering verlegt de focus van losse prompts naar agentic workflows

Loop engineering vertegenwoordigt een strategische overgang van lineaire prompting naar iteratieve AI agent workflows. Deze methodologie maakt gebruik van gestructureerde verificatiecycli en herhaalde controles om resultaten te verfijnen, wat zorgt voor een hogere nauwkeurigheid en betrouwbaarheid voor complexe bedrijfstaken.

Ready to build something
extraordinary?

15 minutes. No pitch deck. Just a conversation about what AI can do for your team.

Talk directly with our AI specialists

15 min, vrijblijvend
Geen verkooppraatje
Prototype in 7 dagen