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AWS accompagna verso il mercato il modello video di TBC derivato dai neuroni
Amazon Web Services collabora con The Biological Computing Co. per commercializzare un modello video ottimizzato usando misurazioni di neuroni viventi. TBC afferma che il software genera video 5 volte più velocemente e riduce dell’80% i cos
AI.info Team ·
Amazon Web Services sostiene The Biological Computing Co. mentre la startup porta dalla ricerca di laboratorio alla distribuzione commerciale un modello di generazione video sviluppato sulla base dell’attività neurale di neuroni viventi.
Le società hanno annunciato la collaborazione il 22 settembre 2026. TBC afferma che il suo modello ottimizzato di generazione di video da testo genera video cinque volte più velocemente del modello di partenza, riduce i costi di inferenza dell’80% e migliora la qualità dei risultati. Le cifre provengono dall’annuncio delle società, che non identifica il modello open source di generazione di video da testo né pubblica un protocollo di benchmark.
Il software non contiene cellule viventi. TBC misura la risposta dei neuroni reali ai segnali, ricava principi computazionali da queste risposte e li trasforma in un livello software leggero che funziona su hardware standard per l’IA.
«La nostra partnership con AWS porta l’ottimizzazione dell’IA derivata dai neuroni su scala commerciale», ha dichiarato nell’annuncio Alex Ksendzovsky, CEO e cofondatore di TBC. «Stiamo trasformando le scoperte fatte sui neuroni reali in un’IA più veloce e meno costosa per le aziende e i creatori».
AWS punta su Trainium, SageMaker e il suo Marketplace
La partnership interessa diverse componenti dello stack di IA di AWS. TBC intende eseguire il modello ottimizzato su AWS Trainium, renderlo distribuibile tramite Amazon SageMaker AI e puntare alla distribuzione attraverso AWS Marketplace.
Questo percorso consentirebbe di integrare il software di TBC in servizi che le aziende già usano per distribuire modelli e gestire l’inferenza. L’annuncio non indica quando il modello sarà disponibile al pubblico. TBC invita i clienti a richiedere l’accesso anticipato.
Jason Bennett, vicepresidente e responsabile globale per startup e venture capital di AWS, ha descritto il progetto come un tentativo di trasferire l’efficienza biologica nel calcolo convenzionale. «L’intuizione di TBC è che possiamo imparare dal computer originale, il cervello umano, per rendere l’IA più veloce, efficiente ed economica», ha dichiarato Bennett.
La proposta commerciale è semplice: costi di inferenza più bassi possono permettere a una piattaforma video di produrre più clip con lo stesso budget per l’infrastruttura, mentre una generazione più rapida può ridurre il tempo che intercorre tra un prompt e un risultato utilizzabile.
I neuroni restano in laboratorio
Il sistema di TBC rivolto ai clienti usa hardware al silicio, non un processore biologico. La società afferma che il suo livello software aggiunge meno dello 0,1% al modello di partenza e non richiede hardware biologico né nuovi flussi di lavoro per i clienti.
Sul suo sito web, TBC descrive un processo in tre fasi. I ricercatori codificano un problema di IA sotto forma di segnali elettrici, misurano le risposte neurali e individuano schemi computazionali utili, quindi distribuiscono questi schemi come codice attorno a un modello esistente.
La società presenta questo approccio come alternativo al semplice aumento delle dimensioni dei modelli o all’aggiunta di più acceleratori. Il suo piano a più lungo termine prevede di applicare il metodo ad altre architetture e carichi di lavoro, per poi lavorare a sistemi in cui componenti biologiche e silicio operino insieme.
I primi test si sono concentrati sui video interattivi
TBC ha già descritto un esperimento correlato basato su Oasis, un modello open source di generazione video di Minecraft. In un post tecnico, la società afferma che il suo Hypercolumn Neural Optimizer aggiunge circa 14 milioni di parametri, pari a circa il 3% del modello di base, e introduce una combinazione spaziale locale insieme a una memoria basata sul tempo.
TBC ha valutato il sistema su 200 sequenze di azioni con inizializzazione casuale, ciascuna lunga 600 fotogrammi, e ha confrontato i risultati con partite reali. La società afferma che il modello ottimizzato ha mantenuto più a lungo i dettagli visivi e la stabilità rispetto alla versione non ottimizzata.
In un test separato di erogazione, TBC afferma che il sistema ha aumentato la produzione in un singolo flusso da circa due fotogrammi al secondo a quasi 10 fotogrammi al secondo, con un miglioramento di 4,4 volte. La società attribuisce l’aumento di velocità all’adattatore combinato con una cache di streaming, un sampler di ordine superiore e l’erogazione su più sessioni attraverso le GPU.
TBC riconosce anche i limiti di questo lavoro. La valutazione si concentra su un unico ambiente di Minecraft e la società afferma di dover ancora verificare se i miglioramenti si trasferiscano ad altri ambienti, schemi d’azione e impostazioni di inferenza.
La prova commerciale deve ancora arrivare
L’annuncio di AWS presenta il sistema di generazione di video da testo come il primo prodotto commerciale di TBC sviluppato attraverso il suo processo di scoperta biologica. Non rivela i prezzi, gli impegni dei clienti, le dimensioni del modello, le configurazioni hardware né una convalida indipendente del miglioramento di velocità dichiarato, pari a cinque volte, e della riduzione dei costi dell’80%.
Questi dettagli saranno importanti, perché i costi dell’inferenza video dipendono molto dalla durata delle clip, dalla risoluzione, dai passaggi di campionamento, dall’utilizzo dell’hardware e dalla progettazione del sistema di erogazione. I risultati precedenti di TBC su Oasis mostrano quanto il guadagno di velocità possa dipendere dallo stack software e di erogazione nel suo complesso, anziché dal solo adattatore biologico.
Per ora, AWS offre a TBC un accesso alla propria infrastruttura e ai propri canali di distribuzione, mentre TBC mette a disposizione un metodo software sviluppato a partire da esperimenti con neuroni viventi. Il prodotto immediato è un modello convenzionale di IA; la biologia resta parte del processo attraverso cui è stata individuata la sua ottimizzazione.