Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Meta introduce un abonament de 19,99 dolari pe lună (aprox. 90 lei) pentru a debloca mai mult din funcțiile „AI” ale ochelarilor săi inteligenți, o schimbare care mută costul produsului dinspre o achiziție unică spre un model recurent de monetizare a utilizării, potrivit Futurism. Miza pentru utilizatori este că accesul „serios” la funcții devine condiționat de plată, chiar dacă dispozitivul a fost deja cumpărat.
Meta lansează abonamentul „Meta One Premium”, descris ca necesar pentru cei care vor „să scoată maximum” din ochelari. Publicația notează că firma susține că abonamentul nu este obligatoriu, însă introduce limitări de utilizare („rate limit”, adică plafon de utilizare) pentru funcțiile considerate cheie.
Exemplul central din material este „Conversation Focus”, o funcție care amplifică vocile persoanelor cu care vorbești. Conform informațiilor citate:
Un argument important din articol este că „Conversation Focus” nu ar necesita conexiune la internet pentru a funcționa, ceea ce sugerează că nu depinde de procesare pe servere la distanță (și, implicit, de costuri variabile de calcul în cloud). În acest context, materialul citează o observație din The Verge, care pune sub semnul întrebării justificarea economică a plafonării și a abonamentului.
Futurism amintește că Meta a fost recent în centrul unei controverse după ce Wired a relatat că ar fi inclus discret tehnologie de recunoaștere facială în software-ul ochelarilor inteligenți. În plus, ochelarii cu cameră au atras critici legate de filmarea discretă a persoanelor, fără consimțământ.
În același timp, publicația notează că, deși ochelarii s-ar fi vândut „în milioane”, inițiativele AI ale Meta ar fi întâmpinat dificultăți interne, iar scumpirea utilizării pentru „power users” (utilizatorii intensivi) ar putea afecta unul dintre proiectele considerate de succes.
Din informațiile disponibile în material, schimbarea se conturează ca o normalizare a abonamentelor pentru funcții software pe dispozitive deja cumpărate, cu limitări lunare explicite. Nu sunt oferite detalii suplimentare despre alte funcții incluse în abonament sau despre calendarul complet de implementare, dincolo de descrierea abonamentului și a limitelor de utilizare pentru „Conversation Focus”.
Recomandate
Anthropic intră direct în cercetarea de medicamente, un pas care poate muta competiția din AI din zona „instrumentelor” în zona costurilor și riscurilor reale ale R&D-ului farmaceutic , potrivit IT之家 . Compania a anunțat că va porni un program propriu de dezvoltare de medicamente, concentrat pe „boli neglijate” – afecțiuni rare pentru care marile companii farmaceutice consideră că randamentul comercial este prea mic ca să justifice investiții consistente. Miza operațională este că Anthropic nu se limitează la a vinde sau licenția tehnologie către industria farmaceutică, ci își asumă intern o parte din lanțul de cercetare, cel puțin în fazele timpurii și preclinice (înainte de testarea pe oameni), unde selecția candidaților și analiza datelor pot fi accelerate de modele AI. De la platformă pentru cercetători la program propriu de R&D Anunțul a fost făcut în cadrul evenimentului „The Briefing: AI for Science”, unde Anthropic a lansat și Claude Science , descris ca un „spațiu de lucru” pentru cercetători care adună într-un singur mediu instrumente, seturi de date și fluxuri de lucru. Platforma ar include funcții precum analiză de date, generare de grafice și asistență pentru activități de cercetare. Compania a prezentat exemple de utilizare, inclusiv un caz în care un cercetător de la Universitatea California, San Francisco (UCSF) ar fi identificat în câteva minute o contaminare virală într-un experiment, problemă care ar fi trecut neobservată timp de un an. Tot ca demonstrație de capabilități, Anthropic a susținut că sistemul poate analiza în mai puțin de o oră 100 de boli genetice rare și poate selecta 32 de direcții candidate care merită evaluate ulterior prin „screening” computațional (filtrare și testare virtuală a unor ipoteze/compuși, înainte de experimentele de laborator). Ce rămâne neclar: ținte, parteneriate și pașii scumpi ai dezvoltării Anthropic nu a comunicat care vor fi primele boli sau proiecte concrete vizate. De asemenea, compania nu a precizat dacă, în cazul identificării unor candidați promițători, va continua singură etapele următoare sau va colabora cu alte organizații pentru experimente pe animale, studii clinice și producție. Această zonă este critică deoarece, dincolo de fazele de descoperire și preclinic, costurile, durata și riscurile cresc semnificativ, iar aprobările de reglementare devin determinante. Context: AI accelerează, dar nu înlocuiește validarea clinică Materialul notează că interesul pentru AI în cercetarea de medicamente a crescut, cu platforme dezvoltate de OpenAI, Google și Amazon, în timp ce Google DeepMind (prin Isomorphic Labs) și companii specializate precum Insilico Medicine avansează proiecte proprii. În paralel, marii producători de medicamente (AstraZeneca, Novo Nordisk, GSK) extind utilizarea AI în selecția de compuși, proiectarea moleculară, analiză de date și optimizarea proceselor de R&D. În același timp, mai mulți experți citați subliniază limita actuală: nu există încă un medicament proiectat integral de AI care să fi parcurs toate studiile clinice și să fi primit aprobarea FDA (agenția americană a medicamentului). AI poate crește viteza de identificare a candidaților și eficiența cercetării, însă nu elimină necesitatea testelor de toxicitate, siguranță și eficacitate, nici etapele clinice. În acest context, CEO-ul Novartis, Vas Narasimhan, a indicat că dezvoltarea unui medicament până la aprobare durează în medie circa 12 ani, iar aproximativ 40% din acest interval ține de procesarea informației și operațiuni de R&D. În opinia lui, o nouă generație de instrumente AI ar putea reduce aceste componente astfel încât ciclul total să ajungă la circa 7–8 ani, însă etapele biologice (experimente, studii clinice) rămân greu de accelerat. El a mai estimat că rata de succes ar putea crește de la aproximativ 8% la aproximativ 16%, dar tot cu dependență de validare experimentală pe termen lung. Semnal operațional: echipă de life sciences și laborator propriu În ultimul an, Anthropic și-a extins echipa de științe ale vieții și a construit un laborator „wet lab” (laborator pentru experimente biologice efective, nu doar simulări). Publicația mai menționează informații din industrie potrivit cărora compania ar recruta activ specialiști din mari companii farmaceutice și instituții de cercetare, pentru a susține programul. Concluzia implicită a materialului: chiar dacă AI poate îngusta rapid lista de candidați și poate îmbunătăți direcțiile de cercetare, rezultatele clinice și aprobările vor necesita, în continuare, timp îndelungat și resurse mari – iar intrarea Anthropic în dezvoltarea directă de medicamente înseamnă asumarea acestor constrângeri, nu doar furnizarea de software. [...]
ByteDance susține că a găsit o „lege de scalare” care ar permite agenților AI să-și accelereze învățarea după lansare , o direcție cu miză economică directă pentru industrie, în condițiile în care îmbunătățirea modelelor prin „mai multe date și mai multă putere de calcul” începe să-și arate limitele, potrivit South China Morning Post . Într-o lucrare publicată joi, echipa Seed AI a ByteDance arată că agenții AI (software autonom care execută sarcini în numele unui om) își pot dubla viteza de învățare la fiecare trei luni, dacă interacționează cu medii din lumea reală pe perioade îndelungate. Concluzia este prezentată ca o alternativă la metoda dominantă din ultimii ani: creșterea seturilor de date și a resurselor de calcul în faza de antrenare inițială. Contextul este presiunea tot mai mare asupra „scalării” tradiționale. Publicația notează că voci influente din industrie, inclusiv cofondatorul OpenAI Andrej Karpathy, au avertizat că abordarea de tip „forță brută” nu poate continua la nesfârșit. În paralel, institutul american de cercetare Epoch AI a avertizat că datele publice, generate de oameni, sub formă de text, ar putea fi epuizate în următorii șase ani, ceea ce amplifică nevoia de căi alternative de progres. Ce au măsurat cercetătorii ByteDance și cum Pentru a studia cum „învață” agenții după ce sunt deja utilizați (post-deployment), echipa a dezvoltat EdgeBench, un set de evaluare cu 134 de sarcini „ultra-lungi”, care acoperă domenii precum inginerie software, descoperire științifică, matematică formală și muncă profesională bazată pe cunoaștere. Fiecare sarcină cere cel puțin 12 ore de operare continuă a agentului AI. Cercetătorii au înregistrat 38.000 de ore de interacțiune cu mediul pentru a evalua cinci modele „de vârf”, inclusiv: Anthropic Claude Opus 4.8; OpenAI GPT 5.5 și GPT 5.4; modele ale companiilor chineze Zhipu AI și DeepSeek. De ce contează: o cale de creștere când pre-antrenarea încetinește Datele obținute ar indica faptul că performanța unui agent urmează o curbă matematică „foarte predictibilă”, sugerând că abilitățile pot continua să crească într-un mod previzibil prin experiență practică, chiar dacă beneficiile pre-antrenării (pre-training) se estompează. În lucrare, echipa ByteDance argumentează că „învățarea după lansare din medii bogate ar putea merita aceeași atenție sistematică de scalare pe care a primit-o pre-antrenarea”. Miza operațională este că agenții integrați în scenarii reale – de la software pentru companii la cercetare științifică și proiecte de inginerie – nu se pot baza doar pe cunoștințele „statice” din antrenarea inițială, ci ar trebui să evolueze continuu „la locul de muncă”. Rămâne, însă, o zonă insuficient înțeleasă în industrie, chiar și pe fondul orientării tot mai accentuate către „agentic AI”: modul în care aceste sisteme autonome învață din mediile reale după implementare. ByteDance își poziționează rezultatele ca un pas spre standardizarea și măsurarea acestui tip de progres. [...]
Listarea Unitree pe bursa din Shanghai ar putea deveni reperul de evaluare pentru „embodied AI” (IA integrată în roboți), într-un moment în care capitalul de risc se revarsă în robotica din China , potrivit South China Morning Post . Compania din Hangzhou a primit aprobarea autorității chineze de supraveghere a pieței de capital și își finalizează planul de subscriere, prețul și alocarea acțiunilor, cu o posibilă debutare chiar spre finalul lunii iulie. Unitree vrea să atragă aproximativ 4,2 miliarde yuani (circa 2,7 miliarde lei) prin vânzarea a cel puțin 40,4 milioane de acțiuni, adică un pachet minim de 10%. Structura tranzacției implică o evaluare inițială de circa 42 miliarde yuani (aprox. 26,9 miliarde lei), ceea ce ar transforma IPO-ul într-un test de piață pentru prețurile cerute în sectorul roboților umanoizi și al componentelor-cheie (modele de bază, „mâini” robotice cu dexteritate etc.). Unde se duc banii și de ce contează profitabilitatea Conform prospectului, fondurile ar urma să finanțeze dezvoltarea de modele de roboți, cercetarea pentru corpul robotului, produse noi și extinderea capacității de producție. Publicația notează că situațiile financiare ale Unitree oferă o imagine rară asupra unui jucător profitabil din domeniu: compania a raportat anul trecut venituri de 1,7 miliarde yuani (aprox. 1,1 miliarde lei) și profit ajustat de 591 milioane yuani (aprox. 378 milioane lei). Într-un sector în care scepticismul privind aplicațiile comerciale reale persistă, profitabilitatea poate influența direct apetitul investitorilor și nivelul de evaluare acceptat la listare. Comparația cu UBTech și efectul de „ancoră” pentru evaluări Ca termen de comparație, UBTech Robotics (listată la Hong Kong) a avut anul trecut venituri de 2 miliarde yuani (aprox. 1,3 miliarde lei), dar o pierdere netă de aproximativ 700 milioane yuani (aprox. 448 milioane lei). Capitalizarea sa bursieră era de circa 54,8 miliarde dolari Hong Kong (aprox. 31,7 miliarde lei) la finalul săptămânii menționate în articol. În acest context, debutul Unitree este urmărit atât ca un potențial „boost” de încredere, cât și ca o „ancoră” de preț pentru industrie: dacă evaluarea se confirmă în piață, poate valida nivelurile cerute de start-up-uri similare; dacă nu, poate forța recalibrări. Capitalul de risc se accelerează: runde mari, evaluări ridicate Deși rămân întrebări despre monetizarea pe scară largă, sectorul continuă să atragă investiții consistente de la fonduri de venture capital, giganți tech, producători auto și vehicule investiționale susținute de stat, potrivit aceleiași surse. Exemplele recente includ: X Square Robot (Shenzhen) a anunțat patru runde consecutive de finanțare în două luni, cu peste 30 de investitori. AI² Robotics a comunicat o serie de finanțări care însumează aproape 5 miliarde yuani (aprox. 3,2 miliarde lei); atât aceasta, cât și X Square Robot spun că au depășit evaluări post-investiție de 20 miliarde yuani (aprox. 12,8 miliarde lei). JoyIn (Suzhou) a anunțat o rundă Pre-A de 500 milioane yuani (aprox. 320 milioane lei), condusă de Ant Group. TARS (Shanghai) a raportat o rundă Pre-A de 455 milioane dolari (aprox. 2,1 miliarde lei), după o rundă „angel” de 242 milioane dolari (aprox. 1,1 miliarde lei) anul trecut. Pentru piață, miza imediată este dacă IPO-ul Unitree va confirma că evaluările ridicate din robotica chineză pot fi susținute nu doar în finanțări private, ci și în tranzacționarea publică. [...]
Atacurile lui Peter Thiel la adresa apelurilor Vaticanului pentru reglementarea inteligenței artificiale arată cât de politizată a devenit dezbaterea despre reguli și control în AI , într-un moment în care miza este formularea unor cadre internaționale care pot influența direct ritmul de dezvoltare și competiția SUA–China, potrivit Antena 3 . Declarațiile au fost făcute la Aspen Ideas Festival , în Colorado, într-un panel fără înregistrare, unde jurnaliștilor li s-a permis doar să ia notițe. Thiel, cofondator Palantir și PayPal și unul dintre primii susținători ai lui Donald Trump în Silicon Valley, l-a acuzat pe Papa Leon al XIV-lea că ar servi, „fără să-și dea seama”, drept „agent al comuniștilor chinezi” prin apelurile la reglementarea AI, informație relatată de CNN. De ce contează: reglementarea AI, transformată în armă în competiția geopolitică Miza centrală a intervenției lui Thiel este ideea că o reglementare internațională mai strictă ar putea încetini mai ales actorii occidentali, nu și China. În luna mai, Papa Leon al XIV-lea a folosit prima sa enciclică, „Magnifica Humanitas” („Magnifica Umanitate”), pentru a susține că inteligența artificială „trebuie dezarmată” și pentru a cere o reglementare internațională mai amplă a tehnologiei. În logica lui Thiel, mesajul papei ar putea influența o parte dintre americani, dar ar fi „puțin probabil” să fie luat în seamă în China, ceea ce ar încetini doar una dintre părțile implicate în „cursa dintre Statele Unite și China” pentru AI. Vaticanul nu a răspuns solicitării de a comenta afirmațiile, potrivit materialului. Context: tensiuni mai vechi între Thiel și Vatican Antena 3 notează că relația tensionată nu este nouă. În martie, Thiel a susținut la Roma o serie de conferințe despre Antihrist, cu acces pe bază de invitație, aproape de Vatican, iar două universități catolice au precizat public că nu au avut nicio implicare în organizare. În același context, Thiel a susținut în repetate rânduri că Antihristul s-ar putea manifesta nu ca o persoană, ci ca un guvern mondial care își consolidează puterea promițând protecție împotriva unor amenințări existențiale, precum inteligența artificială sau încălzirea globală. Un discurs mai larg: instituții, UE și puterea companiilor tech În panelul de la Aspen, alături de politologul Francis Fukuyama, Thiel a extins discuția către politica internă americană și rolul instituțiilor. El a avertizat asupra unei „preluări democrat-socialiste” a Partidului Democrat și a minimalizat importanța Partidului Republican în ecuația politică, potrivit relatării. Totodată, Thiel a comparat Uniunea Europeană cu „o inteligență artificială proastă”, descriind UE drept o birocrație stagnantă și excesiv de dependentă de reguli, în care oamenii sunt „NPC-uri” (personaje nejucabile din jocurile video) fără putere reală de decizie. Palantir și acuzații fără dovezi despre AI și alegeri Thiel a vorbit și despre Palantir, companie care are contracte importante cu agenții federale americane, inclusiv cu Pentagonul și cu ICE, dar a susținut că firma „nu este lipită de șold” de ceea ce el a numit „statul profund american”. Palantir nu a răspuns solicitării de a comenta afirmațiile, potrivit materialului. În aceeași intervenție, Thiel a lansat o afirmație conspiraționistă, fără a prezenta dovezi, potrivit căreia Anthropic ar urma să „aranjeze alegerile din 2028” în favoarea democraților. Anthropic a refuzat să comenteze și a indicat o postare recentă de pe blogul companiei despre integritatea alegerilor și imparțialitatea politică. În ansamblu, episodul evidențiază o linie de fractură tot mai vizibilă: pentru o parte a elitei tehnologice, reglementarea AI nu mai este doar o discuție despre siguranță și responsabilitate, ci un instrument care poate redistribui avantajul strategic între state și între centrele de putere din interiorul SUA. [...]
OpenAI discută acordarea către guvernul SUA a unei participații de 5% , într-un demers care ar putea fixa din timp un rol direct al Washingtonului în acționariatul marilor laboratoare de inteligență artificială, înaintea unor listări la bursă, potrivit Tom's Hardware . Informația este relatată de Financial Times , care citează două persoane familiarizate cu discuțiile. Propunerea ar fi fost avansată de CEO-ul OpenAI, Sam Altman, și ar include un mecanism mai amplu: fiecare dezvoltator american important de inteligență artificială ar contribui cu aceeași cotă de 5% din capital la un vehicul inspirat de Alaska Permanent Fund, fond care plătește anual dividende rezidenților statului Alaska din veniturile petroliere. La evaluarea de 852 miliarde dolari (aprox. 3.920 miliarde lei) stabilită de OpenAI în runda de finanțare din martie, o participație de 5% ar valora circa 42,6 miliarde dolari (aprox. 196 miliarde lei). Financial Times descrie discuțiile drept conceptuale și într-un stadiu incipient și notează că implementarea ar putea necesita o lege adoptată de Congres. Ce ar însemna, practic, o „cotă publică” în AI Altman ar fi discutat ideea cu președintele Donald Trump, cu secretarul Comerțului Howard Lutnick și cu secretarul Trezoreriei Scott Bessent și ar fi vorbit, în ultimele săptămâni, și cu senatorul Bernie Sanders (independent, Vermont). Structura „toate laboratoarele” ar presupune atragerea de participații și de la companii precum Google, Meta și Anthropic, însă, potrivit materialului, niciuna dintre acestea nu a indicat că ar participa. OpenAI a refuzat să comenteze pentru Financial Times, iar Casa Albă nu a răspuns imediat solicitărilor, conform aceleiași relatări. Context: presiune politică și precedentul din industria de cipuri Propunerea de 5% este prezentată ca fiind cea mai mică cifră vehiculată până acum în discuțiile despre proprietate publică în sectorul AI. În iunie, Bernie Sanders a depus proiectul „ American AI Sovereign Wealth Fund Act ”, care ar urmări 50% din acțiunile cu drept de vot ale companiilor americane de AI printr-un fond evaluat de biroul său la 7.000 miliarde dolari (aprox. 32.200 miliarde lei), suficient – în viziunea inițiatorului – pentru un dividend anual de 1.000 dolari (aprox. 4.600 lei) pentru fiecare american. Administrația ar fi aplicat deja o logică similară în zona semiconductorilor: guvernul federal a preluat o participație de 9,9% în Intel în august anul trecut, prin conversia granturilor din CHIPS Act în acțiuni la 20,47 dolari pe acțiune (aprox. 94 lei). Totodată, AMD și Nvidia ar fi acceptat să cedeze 15% din veniturile din cipuri obținute în China în schimbul licențelor de export, potrivit articolului. De ce contează momentul: înainte de IPO și după amânarea GPT-5.6 Discuțiile apar la șase zile după ce OpenAI a amânat lansarea publică completă a GPT-5.6 la cererea guvernului, iar Lutnick ar fi avertizat împotriva lansării fără aprobare prealabilă. În paralel, Anthropic a avut o parte din iunie modelele Claude Fable 5 și Mythos 5 dezactivate la nivel global, în urma primelor controale de export americane aplicate unui model de AI (nu hardware-ului), accesul fiind restabilit „ieri”, conform materialului. În acest context, o participație guvernamentală negociată înainte de o listare ar putea „bloca” poziția Washingtonului înainte ca o ofertă publică inițială să dilueze acționariatul. Articolul mai notează că atât OpenAI, cât și Anthropic au depus confidențial documentație pentru IPO și că OpenAI se confruntă cu o investigație a unei coaliții de 42 de procurori generali ai statelor americane. [...]
Google reduce costurile și timpul de generare pentru media generativă prin lansarea modelului de imagini Nano Banana 2 Lite și prin deschiderea către dezvoltatori a Gemini Omni Flash pentru generare și editare video, potrivit Google Blog . Miza practică: fluxuri de lucru mai ieftine și mai rapide pentru aplicații care produc volume mari de imagini și clipuri, cu integrare directă în instrumentele Google pentru dezvoltatori și în unele produse pentru consumatori. Nano Banana 2 Lite este prezentat drept „cel mai rapid” și „cel mai eficient ca preț” model din familia Gemini Image, orientat spre utilizare la scară (throughput ridicat) și latență mică. Google indică o latență de 4 secunde pentru ieșiri text-to-image și un cost de 0,034 dolari per imagine la rezoluție 1K (aprox. 0,16 lei), poziționând modelul ca opțiune pentru prototipare interactivă și pipeline-uri în care costul este constrângerea principală. Compania spune că Nano Banana 2 Lite este recomandatul înlocuitor pentru dezvoltatorii care folosesc prima versiune Nano Banana (gemini-2.5-flash-image). Ce se schimbă operațional pentru dezvoltatori Disponibilitatea este extinsă simultan pe mai multe canale, ceea ce reduce fricțiunea de implementare pentru echipele care lucrează deja în ecosistemul Google: Nano Banana 2 Lite este disponibil în Nano Banana 2 Lite , în Google AI Studio , în Gemini API și în Gemini Enterprise Agent Platform . În paralel, Google spune că modelul începe să fie introdus și în suprafețe pentru consumatori, inclusiv AI Mode din Search, aplicația Gemini , NotebookLM, Google Photos, Stitch, Google Flow și Google Ads. Gemini Omni Flash ajunge „pentru prima dată” la dezvoltatori în Gemini Omni Flash , în Google AI Studio , în Gemini API și în aceeași platformă enterprise. Modelul este disponibil și în aplicația Gemini și în Google Flow. Din perspectiva costurilor, Google precizează că Omni Flash este tarifat la 0,10 dolari pe secundă de video generat (aprox. 0,47 lei), la același nivel cu Veo 3.1 Fast. De ce contează: cost pe unitate și viteză, nu doar „calitate” Google își construiește mesajul în jurul a două constrângeri tipice în producția de media generativă: latența (timpul până la rezultat) și costul per unitate (imagine sau secundă de video). Nano Banana 2 Lite este descris ca fiind optimizat pentru „near-real-time” și volume mari, iar Omni Flash ca un model „cost-efficient” pentru generare și editare video conversațională (adică editare prin comenzi în limbaj natural). Publicația susține că cele două modele pot fi „înlanțuite” într-un flux cap-coadă: imagine generată rapid cu Nano Banana 2 Lite, apoi animată în video cu Omni Flash. Pentru experiențe cu mai multe iterații, Google menționează folosirea Interactions API pentru păstrarea contextului și istoricului sesiunii, cu până la trei editări secvențiale. Limitări declarate pentru Omni Flash Google notează explicit câteva limitări operaționale, relevante pentru planificarea produselor: generările video sunt, deocamdată, de 10 secunde , cu durate mai lungi „în curând”; încărcarea de referințe audio și „scene extension” nu sunt suportate în Gemini API pentru acest model; referințele video de până la 3 secunde sunt acceptate de schema API, dar nu sunt procesate corect de model „în acest moment”; consistența personajelor între scene sau la mișcări de panoramare are limitări, pe care compania spune că lucrează să le îmbunătățească. Siguranță și verificare a conținutului Google afirmă că Gemini Omni și Nano Banana 2 Lite folosesc SynthID (watermarking, adică marcaj invizibil pentru identificarea conținutului generat de AI) și că verificarea se poate face prin aplicația Gemini, Gemini în Chrome sau Search. Pentru dezvoltatori, concluzia practică este că Google împinge media generativă către un model de utilizare „industrială”: costuri unitare explicite, timpi de răspuns scurți și integrare directă în API-uri și instrumente enterprise, dar cu limitări încă active pe partea de video, pe care echipele trebuie să le trateze ca riscuri de produs în faza de implementare. [...]
