Corvex מבטיחה פריסה ארוכת טווח של כרטיסי Nvidia H200 GPU

Corvex מבטיחה פריסה ארוכת טווח של כרטיסי Nvidia H200 GPU

דה פליי (TheFly)22 בינואר 2026

• Corvex חתמה על הסכם ליסינג ארוך טווח לאשכול ייעודי של כרטיסי Nvidia H200 GPU עבור ספק טכנולוגיות סוללה עתירות ביצועים, שיתמוך ביוזמות הליבה של הלקוח בפיתוח ובמחקר AI ובאלגוריתמים קנייניים, תוך מתן יחס גבוה בין מחיר לביצועים וגמישות להתרחבות בשיאי ביקוש.
• Corvex מספקת ללקוח תשתית GPU מאובטחת באתר הלקוח ושירות Kubernetes מנוהל ברמת היפרסקיילר, המאפשרים הרצת עומסי עבודה רגישים של אימון מודלים והסקה תוך עמידה בדרישות מחמירות של ריבונות נתונים וציות, והפחתת עלויות תשתית כדי שצוות ההנדסה יוכל להתמקד בבניית מודלי AI במקום בניהול תשתיות.

Corvex הודיעה על הסכם ליסינג ארוך טווח ל-GPU עם ספק מבוסס, המונע על ידי בינה מלאכותית (AI), המציע טכנולוגיות סוללה עתירות ביצועים. הפריסה, אשכול ייעודי של כרטיסי Nvidia (NVDA) H200 GPU, תהווה את התשתית ליוזמות הליבה של הלקוח בפיתוח ובמחקר AI, כולל אלגוריתמים קנייניים. הלקוח בחר ב‑Corvex בזכות הערך הכולל העדיף שלה, יכולת הפעלת AI חסויה שמאפשרת פתיחת שווקים חדשים, ותפעול ברמת היפרסקיילר, בהשוואה לספקיות אחרות של תשתיות ענן ל-AI. הארכיטקטורה של Corvex לאשכולות GPU תספק ללקוח יחס גבוה בין מחיר לביצועים, באמצעות מקסום צפיפות החישוב, תוך שמירה על גמישות ויכולת להתרחב ליכולת "Burst" בתקופות של ביקוש שיא. Corvex גם מאפשרת ללקוח להרחיב את היצע פתרונות ה-AI הארגוניים שלו אל תוך סביבות רגישות במיוחד מבחינת אבטחה, באמצעות פתרון מנוהל מאובטח באתר הלקוח (on-premise). על ידי תכנון אשכולות GPU מהדור הבא, הפועלים באתר הלקוח, עם הצפנת חומרה מובנית, אימות מרחוק (remote attestation) וטלמטריה ללא מטען (payload-free), הטכנולוגיה של Corvex מאפשרת ללקוח להריץ עומסי עבודה רגישים של אימון מודלים והסקה (inference) בסביבת פרודקשן, תוך עמידה בדרישות מחמירות של ריבונות נתונים, ציות (compliance) והגנה על קניין רוחני (IP). כך הוא יכול להרחיב את השוק שלו ללקוחות ארגוניים שאי אפשר לשרת באמצעות תשתיות ענן ציבורי. Corvex מספקת גם שירות Kubernetes מנוהל במלואו, ברמת היפרסקיילר, אבל ללא העלויות או הנעילה (lock-in) של היפרסקיילר. הפתרון של Corvex נועד לפשט Orchestration ולהסיר את הנטל התפעולי של תחזוקת תשתית מורכבת. הוא מאוטומט תזמון משאבים כדי למקסם שימוש ב-GPU, להפחית קיבולת לא מנוצלת ולהוריד עלויות תשתית, תוך שמירה על גמישות להתרחבות לאימוני מודלים ולעומסי הסקה בפרודקשן בשיא הביקוש. התוצאה היא חוויית ניהול GPU ברמת היפרסקיילר, בעלות נמוכה משמעותית, שמאפשרת לצוות ההנדסה של הלקוח להקדיש משאבים לבנייה ופריסה של מודלי AI במקום לניהול תשתיות.