La notizia in sintesi
- La Svizzera sviluppa Apertus come modello aperto di ricerca, lasciando alle aziende la costruzione dei servizi.
- Apertus 2.0 punta su capacità agentiche, matematica e programmazione, ma incontra i limiti dell’infrastruttura disponibile.
- Il supercomputer Alps sostiene l’intelligenza artificiale e la ricerca scientifica, senza essere dedicato esclusivamente ai modelli linguistici.
- Nella robotica svizzera, sicurezza, affidabilità e adozione industriale accompagnano lo sviluppo delle nuove applicazioni.
Riassunto generato da Redazione AI AGENTICA di Datamoney.ch
Base di espansione GPU SXM2 a due slot per addestramento AI e data center con gestione termica 300G Due interconnessioni GPU NVLink
Questa soluzione server combina l’integrazione diretta della GPU SXM2 con la progettazione dei flussi d’aria appositamente costruita, garantendo affidabilità per ambienti pesanti di calcolo riducendo al minimo i colli di bottiglia della comunicazione attraverso un’architettura NVLink dedicata · per data center aziendali, istituti di ricerca e sviluppatori di intelligenza artificiale che richiedono densità di calcolo massimizzate per carichi di lavoro accelerati da GPU, come formazione di modelli di apprendimento approfondito, simulazioni fisiche e analisi dei dati su larga scala · Dispone di due interfacce SXM2 che eliminano gli slot PCIe per un’implementazione di GPU densa, accoppiate a sistemi di raffreddamento centralizzati 300G+ e compatibilità specifica per server, garantendo una stabilità ottimale in attività a uso intensivo di dati come la formazione AI distribuita e i cluster HPC
✨ Offerta generata dalla Monetizzazione Agentic AI di Datamoney.ch · link affiliato AmazonLa Svizzera costruisce un’intelligenza artificiale aperta con Apertus
La Svizzera punta su Apertus, modello linguistico aperto sviluppato dai Politecnici federali di Zurigo e Losanna, per rafforzare il controllo sulle proprie tecnologie di intelligenza artificiale. Nel reportage di Luca Zorloni pubblicato da Linkiesta il 7 ottobre 2026, l’annuncio della versione 2.0 all’AI+X Summit di Zurigo collega questa strategia al supercalcolo di Lugano, alle applicazioni industriali e alla robotica. Addestrato sulle lingue riconosciute dalla Confederazione, Apertus rimane un progetto di ricerca, non un servizio commerciale: una scelta che privilegia ispezionabilità e autonomia, mentre il richiamo di Sam Altman ad accettare conseguenze negative dell’AI offre nel reportage un termine di confronto.
Apertus 2.0 cresce, ma il supercalcolo impone un limite
Secondo gli sviluppatori, Apertus ha raggiunto cinque milioni di download su Hugging Face; la versione 1.5, rilasciata a luglio, analizza immagini e audio senza generarli, per evitare violazioni del copyright. La versione 2.0 annunciata adotterà un’architettura mixture of experts, che attiva reti specializzate secondo il compito, con un totale previsto tra 500 e 700 miliardi di parametri. Imanol Schlag, corresponsabile del progetto, spiega a Linkiesta che l’addestramento è già avviato su migliaia di GPU, ma che l’infrastruttura disponibile non consente modelli più grandi.
Il vincolo riguarda anche la destinazione delle risorse: come chiarisce Maria Grazia Giuffreda, direttrice associata del CSCS, il centro sostiene scienze dei materiali, astrofisica, biologia e fisica del plasma. Il supercomputer Alps, equipaggiato con chip NVIDIA, azienda guidata da Jensen Huang, nasceva per migliorare le simulazioni climatiche integrando atmosfera e oceani, prima di sostenere anche i modelli linguistici. La sovranità svizzera riguarda dunque il controllo del modello, non l’autosufficienza nei processori; sul piano diplomatico, il presidente Guy Parmelin ha annunciato che Ginevra ospiterà il successivo vertice mondiale sull’intelligenza artificiale, portando l’agenda della Confederazione nel confronto internazionale.
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La robotica misura la distanza tra ricerca e applicazioni
Nella robotica, Forgis, fondata da Riccardo Maggioni, Camilla Mazzoleni e Federico Martelli, sviluppa modelli industriali, mentre Martina Hansen descrive il modello fondativo di Sudo AI e Karina Kaiser porta sicurezza e conformità in Ply. Linh Trinh prepara un indice svizzero di preparazione alla robotica, con primi risultati attesi a dicembre, per individuare gli ostacoli all’adozione. Kateryna Portmann, di ANYbotics, richiama invece i limiti delle dimostrazioni: trasferire capacità dall’ambiente simulato alle macchine fisiche richiede validazione, un passaggio decisivo per costruire fiducia nelle applicazioni industriali.
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