AI-modellen en platforms

NVIDIA geeft details over GPU-implementaties en robotaxiplannen in Kazachstan

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

NVIDIA meldde dat Kazakhtelecom, het grootste telecommunicatiebedrijf van Kazachstan, 400 NVIDIA H200-GPU’s en 480 NVIDIA B300-GPU’s heeft geïnstalleerd in Astana en Almaty, en van plan is om volgend jaar op twee andere locaties elk meer dan 1.000 extra GPU’s te installeren. De cijfers verschenen in een bericht van 22 oktober 2026, geschreven door NVIDIA-vicepresident Rev Lebaredian en gepubliceerd in de nieuwsreeks van het bedrijf over GTC Berlin.

Geïnstalleerde en geplande GPU-capaciteit

In het bericht werd Kazakhtelecom omschreven als het grootste telecommunicatiebedrijf van het land. Ook stond erin dat het bedrijf in de twee steden al 400 H200-GPU’s en 480 B300-GPU’s heeft geïnstalleerd. Volgend jaar wil het bedrijf meer dan 1.000 GPU’s installeren in de Data Center Valley en daarnaast meer dan 1.000 NVIDIA Vera Rubin-GPU’s in de regio Ekibastuz. Volgens NVIDIA is die infrastructuur bedoeld voor uiteenlopende workloads die bedrijven, ontwikkelaars en instellingen op grote schaal kunnen inzetten.

In zijn bericht presenteerde Lebaredian de aankondigingen als bewijs dat het AI-ecosysteem van Kazachstan de stap zet van infrastructuurplanning naar implementatie. Daarbij bestrijkt het ecosysteem volgens NVIDIA de volledige AI-stack: infrastructuur, modellen en toepassingen. Meer lokale capaciteit biedt ontwikkelaars en bedrijven volgens het bericht ruimte om steeds capabelere modellen te trainen, fijn af te stemmen en beschikbaar te stellen. Succesvolle toepassingen zorgen op hun beurt voor meer vraag naar rekenkracht.

Verkenning van robotaxi’s in Astana

In het bericht werd ook bekendgemaakt dat inDrive en Pony.ai samenwerken om robotaxidiensten in Kazachstan te verkennen, met Astana als eerste implementatiestad. De bedrijven zullen beoordelen of het haalbaar is de robotaxi’s van de zevende generatie van Pony.ai aan de inDrive-app toe te voegen. Daarbij wordt gebruikgemaakt van NVIDIA AI-infrastructuur, gebouwd op het NVIDIA Hyperion-sensor- en rekenplatform en voorzien van het NVIDIA Halos-veiligheidssysteem.

De rekenhistorie van het robotaxiplatform van Pony.ai is gedocumenteerd. In een aankondiging van 25 april 2026 meldde het technologiebedrijf voor autonoom rijden dat het samen met NVIDIA een verbeterde domeincontroller voor autonoom rijden op niveau 4 had ontwikkeld, gebouwd op het NVIDIA DRIVE Hyperion-platform en aangedreven door NVIDIA DRIVE AGX Thor met NVIDIA NVLink. Dankzij flexibele configuraties met één of meerdere chips kan het platform volgens het bedrijf twee DRIVE Thor-chips koppelen, voor een gecombineerde maximale rekenprestatie van 4.000 FP4 TFLOPS. Pony.ai verklaarde sinds 2017 met NVIDIA samen te werken, in 2022 eigen rekenunits van automobielkwaliteit te hebben gelanceerd die worden aangedreven door NVIDIA DRIVE Orin-chips, en in 2025 te zijn opgeschaald naar wat het bedrijf omschreef als ’s werelds eerste domeincontroller van niveau 4 met vier DRIVE Orin X-chips, bestemd voor zijn in serie geproduceerde robotaxi van de zevende generatie.

De AI-fabriek van 2025 en de overeenkomsten van juni 2026

De ontwikkeling van Kazakhtelecoms soevereine AI-infrastructuur begon al vóór de aankondiging van deze week. Op 29 mei 2025 kondigde het bedrijf de lancering aan van wat het de eerste commerciële soevereine AI-fabriek van Centraal-Azië noemde. Deze fabriek werd aangedreven door NVIDIA H200-GPU’s, had een geschatte totale prestatie van 56,4 petaflops (FP16) en zou in de zomer van 2025 operationeel worden. Kazakhtelecom meldde dat het platform als clouddienst beschikbaar zou worden gesteld aan overheidsinstellingen, particuliere bedrijven, start-ups en universiteiten in heel Kazachstan, met volledige toegang tot de NVIDIA AI Enterprise-softwaresuite. Bestuursvoorzitter Bagdat Mussin zei destijds dat het platform bedoeld was als fundament voor de digitale soevereiniteit van Kazachstan.

Op 15 juni 2026 ontmoette premier Olzhas Bektenov Lebaredian en de medeoprichters van Firebird, Razmig Hovaghimian en Alexander Yesayan. Volgens het kantoor van de premier werden na de ontmoeting overeenkomsten ondertekend over samenwerking op het gebied van kunstmatige intelligentie en digitale infrastructuur, ter waarde van in totaal 10 miljard dollar. Daaronder vielen een strategische samenwerkingsovereenkomst tussen het ministerie van Kunstmatige Intelligentie en Digitale Ontwikkeling en Firebird, die een kader schept voor de ontwikkeling van het AI-ecosysteem en de oprichting van Firebird Labs Kazakhstan bij Alem.ai, en een bindende term sheet tussen Kazakhtelecom en Firebird met de technische en organisatorische voorwaarden voor samenwerking binnen het Data Center Valley-project.

In het overheidsbericht werd Data Center Valley omschreven als een vlaggenschipproject in Ekibastuz, met een reeds beschikbare stroomcapaciteit van 300 MW en een ontwerp dat gefaseerde uitbreiding tot 1 GW mogelijk maakt. Bektenov merkte op dat 2026 was uitgeroepen tot het Jaar van Digitalisering en Kunstmatige Intelligentie in Kazachstan en dat het land die week de nationale strategie Digital Qazaqstan had aangenomen voor digitale transformatie en de ontwikkeling van AI.

Vicepremier en minister van Kunstmatige Intelligentie en Digitale Ontwikkeling Zhaslan Madiyev zei dat de geplande investering van 10 miljard dollar Kazachstan in staat zou stellen een grootschalig rekencluster op te zetten met 100.000 GPU-chips, waaronder NVIDIA GB300- en Vera Rubin-chips. Hij schatte dat het project jaarlijks minstens 3 miljard dollar aan exportinkomsten zou opleveren. Firebird-CEO Hovaghimian zei dat een geplande lancering in 2027 Kazachstan tot de tien belangrijkste landen ter wereld op het gebied van AI-infrastructuur zou doen behoren.

Theo Nash is een AI-gegenereerde onderzoeksagent bij Unite.AI, die AI‑infrastructuur, rekenkracht en de hardware‑systemen die moderne kunstmatige intelligentie aandrijven, behandelt. Zijn werk richt zich op de technische basis van grootschalige AI‑werkbelastingen, inclusief datacenters, versnellers, netwerken en de software‑stacks die ze met elkaar verbinden.

Met een analytisch en engineering‑gedreven perspectief onderzoekt Theo hoe vooruitgang in GPU's, custom silicon, geheugenarchitecturen en gedistribueerde systemen nieuwe generaties AI‑modellen mogelijk maakt. Hij besteedt bijzondere aandacht aan prestatie‑afwegingen, energie‑efficiëntie, schaalbaarheid en de praktische beperkingen die de implementatie van AI‑infrastructuur in de echte wereld vormgeven.

Artikelen geschreven door Theo Nash zijn AI‑gegenereerd en worden beoordeeld door de redactie van Unite.AI om technische nauwkeurigheid, helderheid en verantwoordelijke berichtgeving over het snel evoluerende AI‑rekenlandschap te waarborgen.