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00:08Musica
00:13Ben ritrovati a Dayi Club, puntata itinerante, siamo a Parigi all'interno di Stassion F,
00:19il principale incubatore di start-up in Europa, nato nel 2013 ma aperto nel 2017 per volere,
00:26fondato da Xavier Miel, il founder del gruppo delle TLC Iliad.
00:31Ebbene all'interno di questo contesto ci sono i protagonisti delle grandi big tech della Silicon Valley
00:37ma qui si formano i campioni europei, si formano ad un ritmo di 9.000 da quando è stata aperta
00:42questa realtà,
00:431.000 l'anno, pensate il 2025 la raccolta è stata di 1.500.000 e mezzo
00:48e le start-up che accelerano e crescono qui di fatto per l'80% si occupano di AI.
00:55Oltre 2.000 partecipanti, più di 70 speaker provenienti da tutto il mondo.
00:59Al centro di iPulse la distinzione tra modelli chiusi e aperti con il modello Open Way di Mistral
01:05raccontato dal Vice President Scientist Pierre Stock
01:08ma anche la diffusione dei modelli cinesi con Quen e poi le storie di start-up eccellenti made in Europe.
01:14E qui mentre continuano i meeting per chiudere, crescere, accelerare start-up e innovazione
01:19è in corso anche la quarta edizione di AI Pulse
01:23l'evento organizzato di fatto per gli sviluppatori francesi ma nel contesto europeo
01:30qui ci sono stati tantissimi protagonisti, gli annunci da parte di Scaleway
01:34dal provider del gruppo Iliad che ha spiegato come grazie a delle nuove partnership
01:41possa accelerare l'ecosistema dell'AI creando maggiore capacità computazionale.
01:48Il denominatore comune resta l'Europa e le sue possibilità di crescita nel mercato e nello sviluppo dell'AI
01:55a guidare questa evoluzione un grande ottimismo e la capacità di investire e crescere in capacità computazionale
02:0230 volte in un anno.
02:04Questa è la strategia del gruppo Iliad attraverso Scaleway
02:07il cloud provider del gruppo che in linea con i 4 miliardi di investimenti previsti per le infrastrutture AI
02:13ha annunciato nuovi accordi con AMD e Nvidia.
02:17First of all, let me just say that I think in Europe we have a tendency to have this kind
02:22of self-fulfilling prophecy
02:23that we're always saying that we're not good enough, we're not putting enough money, so nobody moves
02:28and then nothing happens.
02:30And I think we need to break that circle.
02:32And part of what we're doing at Iliad is investing highly into this new technological revolution
02:37because it is an technological revolution.
02:40And we're making sure that we are building the digital infrastructures, so the data centers, the cloud layer
02:48for the European companies and labs to be able to access the compute necessary to run AI and to create
02:57good AI.
02:57That's our mission.
02:58And as you said, we've invested 4 billion euros over the last few years and still going on to be
03:08able to make that a reality.
03:11And we're seeing that things are taking off already.
03:14I remember two years ago people were debating about the fact that there was not a big need for compute
03:20in Europe
03:20because very few companies were actually using AI or training AI models.
03:24What we said this morning is that actually the consumption of our AI services on our platform at Scaleway
03:32have increased 30 fold over the last 12 months.
03:36That's huge.
03:37And it shows that companies are going from little proof of concepts to actually putting AI into production.
03:44So that makes it very obvious.
03:45We're building GPU capacity.
03:48This is very important to power your can AI, having the right capacity.
03:52with two key partners.
03:54One, NVIDIA, we've partnered with them for a while in terms of GPUs,
03:59and we will have thousands of GPUs available in our GPU zone in Copenhagen.
04:05And then, second, another partner, another long-lasting partner, AMD.
04:11We're now partnering with them for their GPUs,
04:15and we will have a GPU zone with AMD GPUs in Stockholm this time.
04:20So, together with our data and AI platform,
04:25we have the right footprint, the right pieces of hardware,
04:29all across Europe with the right key data and AI products for our customers.
04:35A Day of Pulse, anche il racconto in prima persona degli start-upper che stanno crescendo su scala europea,
04:42dalla physical AI alla biologia fino ai sistemi predittivi per anticipare i problemi all'interno di data center dati dagli
04:49agenti autonomi,
04:50e si arriva fino all'aerospace.
04:53Noi li abbiamo intervistati.
04:54Come presage, il cui founder arriva da dieci anni dalla Silicon Valley in Meta,
04:59e che ora vuole dedicare la sua ricerca sulle infrastrutture AI,
05:03come prevedere i guasti dei data center prima che avvengano.
05:06I spent 10 years at Meta in Silicon Valley.
05:11It was a very great environment to do research.
05:16So, there you're exposed to obviously a lot of funding to do research,
05:20but also you get to meet world-class researchers and engineers.
05:27But also Meta had this culture of moving fast.
05:34It's a move fast company, as people know.
05:37I think that's one of the things that I brought also with presage.
05:42I'm used to create teams, direct teams, and work on specific research problems.
05:50And at presage, actually, that's what I'm going to do.
05:54What I learned from this experience especially is that,
06:03as people also used to say,
06:06to make a real breakthrough in industry or in science,
06:11you need to have the right people working on the right problem at the right time.
06:17And I think that AI infrastructure, AI for infrastructure,
06:26needs to have a breakthrough so that the future of AI can happen.
06:32And at presage, where we have the right team for that.
06:35My primary research field was this computer vision.
06:40So, in computer vision, we observe the real world and we learn from it.
06:45So, I'm used to work on stacks where you do perception of the environment
06:53and then reconstruct the environment.
06:54and then you understand what is happening in the environment.
06:58So, we did a lot of prediction in the real world.
07:03In the real world, if you have a glass on the table
07:06and then if you push it to the edge,
07:10then the glass will fall.
07:12And nowadays, with world models, we can actually learn the physics.
07:18So, the physics of the real world, like Newton and physics,
07:20by observing videos, for example.
07:25And it's applied to robotics also.
07:28With AI infrastructure, that's what we call the digital world.
07:33So, it's a new direction that we propose.
07:39It's like to apply world models to the digital world, to infrastructure.
07:45AI infrastructure is made of resources like CPUs, GPUs, servers,
07:52and that all interact with each other.
07:54So, when a failure happens, you can actually find the cause of the failure.
07:59So, we can also train actually world models to understand actually the state of the cloud,
08:08but also to predict what will happen in the cloud
08:11and also predict the cascading failure.
08:17Ad AI Pulse, anche una storia che porta con sé l'Italia,
08:20è il caso di Saturn Dynamics, startup londinese con Elisa Seghetti,
08:25che ci ha raccontato come formano i robot attraverso i world model,
08:28per poter lavorare in fabbrica, dall'automotive alla manifattura
08:32fino allo spazio e data center
08:34e, soprattutto, come stanno crescendo nella giungla delle startup europee.
08:38UK, per noi, secondo me, è un ricostante fantastico
08:40perché ha tanto del capitale che anche gli americani hanno.
08:45Molti dei fondi più grossi hanno almeno un ufficio in UK.
08:47Il talento, lo hai, è a pacchi
08:50ed ha un costo che è completamente diverso rispetto a quello americano.
08:54Faccio un esempio.
08:54Noi abbiamo fatto diverse offerte, lavorato con ricercatori,
08:59Waymo, Wave, Wobben by Toyota.
09:02Il costo salario anno in UK è comunque alto,
09:05ma è circa un terzo rispetto all'equivalente del talento in America.
09:08E il costo della vita non è un terzo fra Londra e San Francisco,
09:11è diverso, c'è proprio un gap.
09:13Quindi noi siamo in grado di far crescere un talento fantastico,
09:16ha un costo aziendale ancora accessibile.
09:18E l'ecosistema è, secondo me, un ottimo punto di contatto
09:21perché si è vicinissimo a tutte le parti d'Europa
09:23in cui noi vogliamo avere clienti,
09:25ma hai anche la possibilità di scalare a livello per americano,
09:28a livello di capitale.
09:29A livello di crescita del business, nel senso di dire
09:31dove vado a raccogliere i miei prossimi soldi,
09:33sarà al 90% America.
09:35Dove vado a fare i prossimi deployment industriali,
09:39sarà al 100% Europa e America,
09:42perché la maggior parte dei nostri clienti e partner europei
09:44hanno un sacco delle loro factory anche in America,
09:47o comunque stanno espandendo le loro factory anche in America,
09:49dove vogliamo mantenere il team,
09:51soprattutto quello di ricerca di talento,
09:53assolutamente in Europa o a Londra.
09:55Siamo, direi, 80% UK al momento,
09:58un 5% ovvero 20% italiani e il resto America.
10:03Il role model è per la robotica specificatamente,
10:06dal che il fatto che la robotica sia naturalmente applicabile
10:09in automotive, aerospace e ambiti industriali
10:12è sempre stato così, cioè tutte le prime implementazioni industriali
10:15sono sempre state quelle.
10:17Dove è il segmento che noi vediamo più velocemente in crescita?
10:19Nessuno di questi tre, in realtà.
10:21Il segmento che noi vediamo più forte
10:23è quello della data center construction,
10:25quello che i nostri amici di Scalaway fanno anche molto bene,
10:28perché dove la robotica e la fisica AI aiuta tanto
10:32sono due settori.
10:34Dove sei constrained a livello di profit,
10:37quindi devi fare tanto saving,
10:39automotive è uno, aerospace è l'altro,
10:41o devi fare tanto throughput e data center è perfetto,
10:45perché hanno un sacco di capitale,
10:46devono tirare su data center uno dopo l'altro
10:48e quindi fisica AI e robotica ti aiutano a fare tutte quelle task
10:52e ti permettono di accorciare il tempo di messa a terra
10:57di quelle task in una maniera esponenziale.
11:00Quindi, in realtà, noi oggi siamo partiti dall'automotive,
11:02dall'aerospace, perché sono settori che conosciamo bene,
11:04ripeto, io sono di Torino,
11:06è un ecosistema che conosco bene.
11:07Il secondo mercato che vogliamo assolutamente aggredire
11:10è quello di data center construction
11:12e tutte quelle industrie in cui c'è il capitale,
11:16bisogna andare veloci e quindi costruzione veloce
11:19è quello che ci permette di mettere la terra.
11:22PreWave, invece, usa l'AI per individuare i rischi
11:25nelle catene di fornitura e quantificarne l'impatto economico.
11:29Il nostro missione di preWave è di rendere i supply chains
11:32più transparenti, resilienti e sostenibili.
11:35Quindi, ciò che significa che
11:36ci siamo aiutati i nostri clienti a capire
11:38come le nostre network del supply chain.
11:40Molte volte, solo hanno visibilità nel primo anno.
11:44E poi, anche, capire come il rischio
11:46in quella supply chain è distribuito.
11:48Quindi, dove dovrebbero essere investi
11:50per aumentare la resilienza nel network del supply chain.
11:52E' il rischio di rischio per l'Europa
11:55del supply chain è, ovviamente,
11:57da partecipare la dipendente di altri paesi,
11:59soprattutto se ci sono molti quali
12:01dependenti di un singe paesi,
12:03che abbiamo in il semi-conductor space
12:05ma anche in il critico materiale space.
12:07E qui, come tutti, la strategia di europea
12:10è diversificare e buildare alternativi
12:13in Europa e anche in alli paesi.
12:15Ma questo significa che
12:16l'entreprises devono strategie
12:18analizzare la supply chain
12:19in order to know
12:20dove installare un'ora seconda,
12:21dove stockare.
12:22e questo è ovviamente il risultato che adesso deve essere risolto in Europa
12:26e dove siamo aiutati come progetti real-time data, rischi e rischi,
12:31e aiutare a priorizzare dove dovessi investire,
12:35per aumentare la resilienza.
12:37L'industria dell'automotive, l'industria dell'industria dell'industria dell'industria,
12:38l'industria dell'industria dell'industria dell'industria dell'industria dell'industria
12:40dove hai complessi commerciali, come in mass prodotto.
12:44La maggior parte dei nostri clienti sono venuti in Europa,
12:46ma abbiamo anche dei clienti globalmente,
12:48da altre parti del mondo.
12:49e del numero che vuoi spazio sull'automobile nell'industria del rischio
12:53che bisogna essere in linea con la strategia.
12:55Quindi alcune clienti sono veramente rinanzinabiliare
12:58come cost effecutini,
13:00come come l'automotive industria,
13:01per esempio, in Europa,
13:03dove devi vedere come una spazionata
13:05all'industria dell'industria con essenzialmente e competizione,
13:08di questi problemi, come l'industria dell'industria dell'industria dell'industria dell'energia del cielo
13:11che sono molto molto grano per il scopi di scala,
13:14e anche anche i degli altri dell'industria dell'azienda dell'industria di futuro.
13:16We need to build data centers.
13:18So, that might be when you need to invest a lot more in resilience.
13:23So, the answer to the question is really specific on a company strategy
13:28and then the values to calculate that really requires you to have a transparency,
13:34understanding which part is produced in the supply chain
13:36and which risk is basically a node in the supply chain.
13:39That's what we are calculating as revenue at risk
13:42and that enables you then to take economic decisions on where to invest
13:45and fine-grained that it fits into your strategy.