Palantir $PLTR and Nvidia $NVDA just announced a new expanded partnership
to run Nvidia AI and Nemotron open AI models in sovereign environments, with a focus on U.S. government agencies and U.S. critical infrastructure.
@Lazlo_Carreidas@LaRodeusePale Parce que les prix sont encadrés aux US ? 🙂
Le début de l'explication est vraie, la main d'œuvre est très cher. Et elle l'est parce que l'état prend plus de la moitié du prix de la presta.
Cest trop d'état, trop de taxes, trop de regulations qui empêche d'avoir des bons prix.
@Firisis_ Donc peu probable que ça soit vraiment intéressant côté coût.. Prohibitif sûrement. Là où nvidia avec des LPUs développent une approche qui va permettre de désagréger les modèles pour continuer à servir des batchs plus conséquents.
Pour moi, Nvidia n'a rien à craindre.
@Firisis_ Oui mais.. Il y a un compromis à une telle performance.
Leurs puces ne peuvent pas servir autant d'utilisateurs en parallèle car le bottleneck se retrouve sur le contexte à propager entre les puces qui ne doivent fixer une partie des poids du modèle à servir en SRAM.
Trop is teveel!
Nog 3 op 10 Belgen werkt in de private sector. 5 op 10 in Nederland en Duitsland. De rest werkt niet of voor de staat.
7 op 10 zal niet stemmen voor slankere overheid, wel voor meer belastingen op ondernemingen en “sterke schouders”.
https://t.co/FS0PXN5Ycj
Notre souveraineté en IA LLM ne doit pas se construire en désignant un champion national gavé de subventions et d’avantages fiscaux, mais en créant un écosystème ouvert où plusieurs acteurs peuvent rivaliser à armes égales.
Pour cela, pas de secret : il faut baisser massivement la fiscalité, supprimer les normes asphyxiantes et stopper la fuite des cerveaux en rendant aux actifs le fruit de leur travail.
@Capetlevrai@AuroreLalucq Il y a des objectifs définis derrière les investissements du chip act aux US. Des clawbacks stricts. La culture est différente. Ça n'est pas purement arroser. En Europe, personne n'est jamais responsable en bout de course d'un échec déjà quasi acté en début de projet.. 🙄
@stevibe True.
Nvidia is putting serious pressure on the future IPO valuations of Anthropic and OpenAI.
The real issue: there’s no durable moat in the models themselves.
J'ai demandé à mon agent:
• J’utilise l’API Google Drive via la lib Node.js googleapis. • Le code tourne depuis /home/openclaw/.openclaw/home/. • La clé est une clé JSON de compte de service : secrets/google-drive-service-account.json.
• Auth : google.auth.JWT(...) avec scope https://t.co/oPBv7fdsok.
• Important : j’utilise de l’impersonation / domain-wide delegation donc les uploads se font comme ton compte Workspace.
Ensuite : https://t.co/9oIBRnYubm({ version: 'v3', auth }), puis drive.files.create, drive.files.update, drive.files.get, etc.
@StouilleX7@L4UR3N7 Aucun problème, oui. C'est en place depuis plus d'un an et je ne sais même plus te dire du coup ce que c'est comme accès derrière. Je crois que c'est une clé à travers la console Google Cloud.
@L4UR3N7 Le point est que, justement, si tu veux faire quoi que ce soit de sérieux avec ton OpenClaw, la 5090 te mènera à mauvais port malheureusement. Et n'essaye même pas de coder avec ça, c'est une perte de temps pure. J'aurais aimé te dire l'inverse.. Mais j'ai testé, sans succès.
Je l'occupe, ne t'en fais pas, il fait toute ma comptabilité en autonomie. API Google Drive, script python, lecture des pfds, ajout d'entrées dans aws dynamodb, gestion de mon kubernetes homelab,.. Il s'occupe de mes rappels aussi en plus malin et une partie de gestion domotique aussi.
Mais voilà.. C'est rapide en local mais quand il flingue ma compta et que je dois sortir un backup.. Ça me fait perdre du temps au final. Du coup, comme j'ai le choix, je prends gpt 5.5 quasi tout le temps. 🤷♂️