AMD e Cohere hanno annunciato un ampliamento della loro collaborazione strategica nel settore dell’intelligenza artificiale.
La rinnovata partnership prevede l’ottimizzazione dei modelli di AI aziendale di Cohere per le GPU AMD Instinct, nonché l’integrazione della piattaforma North di Cohere nei carichi di lavoro di intelligenza artificiale interni di AMD.
Questa sinergia – sottolineano le due aziende – garantisce prestazioni potenziate, efficienza superiore e una riduzione del costo totale di proprietà (TCO) per le implementazioni di AI aziendali e sovrane su scala globale.
I clienti Cohere avranno accesso all’infrastruttura basata su GPU AMD Instinct per l’intera suite di offerte AI di Cohere, tra cui Command A, Command A Vision, Command A Translate e North.
L’intesa consolida l’impegno congiunto delle due realtà verso un ecosistema di intelligenza artificiale aperto, efficiente e affidabile, fornendo alle organizzazioni la flessibilità necessaria per espandere le proprie iniziative nel campo dell’AI.
Quest’ultimo annuncio, inoltre, amplia il lavoro già svolto da AMD e Cohere per ottimizzare i modelli LLM enterprise di Cohere sull’infrastruttura basata su GPU AMD Instinct.
Come discusso da Cohere all’evento AMD Advancing AI 2025, questi modelli, basati su tecnologia AMD, sono già implementati in diverse aziende, fornendo la larghezza di banda e la capacità di memoria necessarie per il ragionamento a lungo termine e i carichi di lavoro complessi, riducendo l’ingombro dell’implementazione e abbassando il costo totale di proprietà per i clienti.
Grazie all’attenzione di Cohere per modelli di intelligenza artificiale altamente sicuri e privati, combinata con l’infrastruttura AI AMD ad alte prestazioni, AMD e Cohere – mettono in evidenza le due aziende – sono in grado di consentire implementazioni AI sovrane che rispettano i requisiti nazionali in materia di dati, sicurezza e conformità.
Secondo le due realtà, l’offerta dei modelli AI aziendali Cohere sull’infrastruttura AI AMD fornisce una base per governi e aziende per costruire sistemi di intelligenza artificiale affidabili con la flessibilità di funzionare secondo le proprie condizioni.
