Neos Networks与云服务提供商Brightsolid扩展合作伙伴关系,通过多年协议为苏格兰和伦敦之间提供多样化的100Gbps光纤连接。
Brightsolid声称是英国云计算、网络安全和数据中心服务的专家之一。服务选项包括定制化主机托管、混合云专业技术和最新的网络安全技术。此次部署正值Brightsolid继续其加速英国增长计划之际,该公司在2024年开设了第一个英国办事处,在2025年初收购了Synergi,并向英格兰北部的新市场扩张。
接入Neos Networks在苏格兰的弹性环形拓扑网络,使Brightsolid能够快速扩展带宽,满足客户对人工智能工作负载和数据密集型应用日益增长的需求。这些高容量链路将把Brightsolid在邓迪和阿伯丁的数据中心直接连接到Neos Networks的全国骨干网,实现从苏格兰到伦敦的超高速、低延迟连接。
该网络还旨在提供更快的数据复制、更强的灾难恢复能力,以及与主要公共云平台的直接、低延迟连接。通过将Brightsolid的站点整合到其核心网络覆盖范围内,Neos Networks认为自己能够帮助为英国一些最缺乏服务但具有战略重要性的地区带来超大规模级别的连接。
据称,这一合作伙伴关系也反映了Neos所认为的英国数字基础设施需求持续激增的情况,这一需求由人工智能、加速云采用以及公共和私营部门其他数据密集型服务推动。通过结合Neos Networks的全国光纤骨干网与Brightsolid不断扩展的云服务组合,两家公司表示他们正在创建一个能够支持现代工作负载所需规模、安全性和性能的平台。
"我们与Neos Networks扩展的合作伙伴关系为我们提供了一个弹性、高容量的全国骨干网,以支持对地区数据驻留和主权云服务激增的需求,"Brightsolid首席技术官Andrew Sinclair说。"这项投资使我们能够为客户提供可扩展的超高速连接,无论他们身在何处,并为我们支持下一代数据密集型服务做好准备。"
Neos Networks首席收入官David Bruce补充说:"Brightsolid的数据中心是我们核心网络上的关键战略站点,支撑他们在英国范围内的增长是我们关系的自然延伸。我们的100Gbps光纤服务将苏格兰直接连接到伦敦,确保Brightsolid的客户获得所需的速度、容量和弹性。"
这笔交易紧随Neos与广播基础设施提供商NEP Connect建立合作伙伴关系,支持2025-26赛季英超男子足球直播服务的交付。该协议延续了两家公司七年的合作关系,Neos将负责提供高容量、低延迟的光纤连接。
Neos Networks表示,由于已在所有20个英超体育场建立了光纤回传网络,该公司处于独特的位置,能够支持NEP在本赛季前的快速部署,并保持其在体育广播中的地位。该公司的技术团队通过其卫星和Anylive光纤基础设施向全球体育观众提供内容。
Q&A
Q1:Brightsolid与Neos Networks的合作具体提供什么服务?
A:两家公司通过多年协议为苏格兰和伦敦之间提供多样化的100Gbps光纤连接,将Brightsolid在邓迪和阿伯丁的数据中心直接连接到Neos Networks的全国骨干网,实现超高速、低延迟连接。
Q2:这种100Gbps光纤连接对用户有什么好处?
A:该网络能提供更快的数据复制、更强的灾难恢复能力,以及与主要公共云平台的直接、低延迟连接,满足客户对人工智能工作负载和数据密集型应用日益增长的需求。
Q3:Brightsolid近期有哪些业务扩张动作?
A:Brightsolid在2024年开设了第一个英国办事处,在2025年初收购了Synergi公司,并正在向英格兰北部的新市场扩张,继续其加速英国增长的计划。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。