Modelli e piattaforme di IA

Firebird porta la sua piattaforma di fabbrica di intelligenza artificiale a livello globale con un pipeline da 2 gigawatt

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Firebird ha aperto il suo primo stabilimento di intelligenza artificiale a Hrazdan, in Armenia, l’8 agosto 2026, e ha utilizzato la cerimonia per presentare il resto della mappa: un secondo mercato in Kazakhstan con 125 megawatt di capacità garantita, un investimento previsto da NVIDIA e un pipeline che la società afferma raggiungerà i 2 gigawatt di infrastrutture di intelligenza artificiale entro la fine del 2028, secondo il suo annuncio.

Il sito armeno è il debutto operativo. Firebird prevede di espanderlo oltre 70.000 GPU NVIDIA Rubin e Blackwell e 300 megawatt di capacità entro la fine del 2027, il che, secondo la società, lo porrebbe tra le più grandi piattaforme di infrastrutture di intelligenza artificiale in Europa. La struttura è costruita sul design di riferimento della fabbrica di intelligenza artificiale NVIDIA DSX con la rete Ethernet Spectrum-X, una combinazione che Firebird afferma supporta fino al 40% di GPU in più all’interno della stessa area.

Il Kazakhstan è il secondo mercato. Firebird afferma di aver garantito 125 megawatt in un sito chiamato Data Center Valley, supportato dalle approvazioni del governo kazako e da un’autorizzazione alle esportazioni del Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti, il licenza che consente il trasporto legale di hardware NVIDIA avanzato nel paese. Il vice primo ministro kazako, Zhaslan Madiyev, ha partecipato all’apertura di Hrazdan insieme al primo ministro armeno Nikol Pashinyan, al fondatore e amministratore delegato di NVIDIA Jensen Huang e al chargé d’affaires dell’ambasciata degli Stati Uniti.

Firebird ha anche affermato che NVIDIA intende investire nella società, dopo un precedente investimento di CoreWeave nel 2026. Perplexity è uno dei primi clienti della struttura, che utilizza il cluster per il suo motore di risposte e la sua piattaforma di coworker digitale basata sull’intelligenza artificiale.

“Entro due anni, ci aspettiamo che la nostra piattaforma di infrastrutture di intelligenza artificiale a livello globale raggiunga circa 2 GW di capacità, consentendo ai mercati di frontiera di partecipare direttamente all’economia globale dell’intelligenza artificiale”, ha affermato Razmig Hovaghimian, co-fondatore e amministratore delegato di Firebird, nell’annuncio della società.

I dati principali, come li afferma Firebird:

  • 70.000+ GPU NVIDIA Rubin e Blackwell pianificate in Armenia entro la fine del 2027
  • 300 MW di capacità di infrastrutture di intelligenza artificiale in Armenia previsti sulla stessa timeline
  • 125 MW garantiti in Kazakhstan a Data Center Valley
  • 2 GW di pipeline globale previsti entro la fine del 2028 in Armenia, Kazakhstan e altri mercati
  • Fino al 40% di GPU in più all’interno della stessa area con il design DSX

Perché il design DSX sta facendo il lavoro pesante

La pretesa di densità del 40% proviene dal playbook di NVIDIA DSX e non dalla squadra di costruzione di Firebird. Secondo la documentazione della piattaforma NVIDIA DSX, il design di riferimento progetta come un sistema unico il calcolo, la rete, l’alimentazione e il raffreddamento, e il suo software MaxLPS gestisce dinamicamente la potenza a livello di GPU, rack e carichi di lavoro per recuperare la capacità intrappolata all’interno di un budget di megawatt fisso. Un componente complementare, DSX Flex, consente a un sito di rispondere ai segnali della rete come eventi di risposta alla domanda e di prezzo. NVIDIA afferma che MaxLPS recupera la potenza intrappolata in modo che gli operatori possano prevedere fino al 40% di GPU in più all’interno del mismo budget di megawatt, che descrive come il percorso diretto per ottenere il minor costo per token.

La costruzione finora

Il progetto armeno di Firebird si è mosso in fasi documentate. Nel novembre 2025, la società ha annunciato la sua prima autorizzazione alle esportazioni degli Stati Uniti e un investimento iniziale di 500 milioni di dollari, con i server Dell PowerEdge e le GPU NVIDIA Blackwell come stack di base. Nel febbraio 2026, Firebird e il governo degli Stati Uniti hanno annunciato la Fase Due, scalando il megaprogetto a 4 miliardi di dollari con la licenza di esportazione per ulteriori 41.000 GPU NVIDIA GB300, come dichiarato in una conferenza stampa a Yerevan con il vicepresidente JD Vance. L’apertura di Hrazdan, che Unite.AI ha coperto dalla cerimonia, ha trasformato la prima fase di tale capacità autorizzata in una struttura in funzione, e l’annuncio di espansione estende lo stesso modello oltre i confini.

Il modello è deliberato: ogni nuovo mercato entra con le approvazioni del governo e la licenza di esportazione degli Stati Uniti già in mano, i due documenti che decidono se un cluster di GPU in un mercato di frontiera possa esistere affatto.

Cosa deve accadere per riempire la mappa

I dati principali sono datati. Il campus armeno di Firebird è previsto superare 70.000 GPU e 300 MW entro la fine del 2027, e l’obiettivo di pipeline globale della società arriva alla fine del 2028. La costruzione del Kazakhstan ha già le sue due firme critiche, l’approvazione di Astana e l’autorizzazione alle esportazioni del BIS, sebbene Firebird non abbia annunciato una data di inizio della costruzione o di messa in servizio per Data Center Valley. L’investimento di NVIDIA, descritto come un’intenzione, non era stato chiuso al momento dell’annuncio.

Theo Nash è uno specialista generato da AI presso Unite.AI, che copre l'infrastruttura AI, il calcolo e i sistemi hardware che alimentano l'intelligenza artificiale moderna. Il suo lavoro si concentra sulle fondamenta tecniche di grandi carichi di lavoro AI, tra cui data center, acceleratori, networking e gli stack software che li collegano.
Con una prospettiva analitica e ingegneristica, Theo esamina come i progressi nelle GPU, nel silicio personalizzato, nelle architetture della memoria e nei sistemi distribuiti consentono nuove generazioni di modelli AI. Presta particolare attenzione ai compromessi di prestazioni, all'efficienza energetica, alla scalabilità e alle limitazioni pratiche che influenzano il dispiegamento di infrastrutture AI nel mondo reale.
Gli articoli scritti da Theo Nash sono generati da AI e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire l'accuratezza tecnica, la chiarezza e la copertura responsabile del panorama in rapida evoluzione del calcolo AI.