Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Alphabet (Google) a ajuns pe flux de numerar liber negativ, deși a raportat profituri record, pe fondul cheltuielilor accelerate pentru infrastructura de inteligență artificială, potrivit Android Authority. Miza pentru piață: investițiile în centre de date, servere și cipuri specializate (TPU) împing costurile în sus într-un ritm care începe să se vadă nu doar în bugete, ci și în numerarul generat efectiv de companie.
În rezultatele pentru trimestrul al doilea din 2026, Alphabet a raportat o creștere a veniturilor de 24% față de aceeași perioadă a anului trecut, cu venituri trimestriale „în jurul” a 120 de miliarde de dolari (aprox. 552 mld. lei). Principalul motor al creșterii a fost Google Cloud Platform, care a adus aproximativ 25 de miliarde de dolari (aprox. 115 mld. lei), inclusiv din zona de soluții de inteligență artificială pentru companii și infrastructură.
În ciuda performanței operaționale, Alphabet a raportat un flux de numerar liber (free cash flow) de minus 5,855 miliarde de dolari (aprox. 26,9 mld. lei) în trimestrul încheiat. Publicația notează, citând BBC, că ar fi prima dată în 10 ani când Google ajunge pe flux de numerar negativ.
Explicația principală indicată este saltul cheltuielilor de capital (capex) la 44,9 miliarde de dolari (aprox. 206,5 mld. lei), aproape dublu față de 22,4 miliarde de dolari (aprox. 103,0 mld. lei) în anul anterior. Cheltuielile sunt asociate în special cu extinderea infrastructurii pentru AI (centre de date, servere, TPU) și cu creșterea costurilor de cercetare-dezvoltare în AI.
Un detaliu relevant pentru investitori este că Alphabet nu s-a bazat doar pe rezervele existente: compania a atras capital nou de 85 de miliarde de dolari (aprox. 391 mld. lei), inclusiv o investiție de 10 miliarde de dolari (aprox. 46 mld. lei) de la Berkshire Hathaway.
În acest context, rezervele totale de numerar, echivalente de numerar și titluri au crescut de la 127 miliarde de dolari (aprox. 584 mld. lei) la final de T1 la 242,5 miliarde de dolari (aprox. 1.116 mld. lei) la final de T2.
Android Authority plasează evoluția Alphabet într-un trend mai larg: cheltuieli foarte mari pentru AI la nivelul industriei. Ca termen de comparație, publicația menționează „financials” scurse în presă despre OpenAI, potrivit cărora pierderile companiei s-au adâncit în 2025, iar cheltuielile ar fi urcat la 34 de miliarde de dolari (aprox. 156 mld. lei).
Pentru Alphabet, concluzia implicită a datelor din trimestru este că, deși profitabilitatea rămâne ridicată, ritmul investițiilor în AI poate continua să apese pe fluxul de numerar pe termen scurt, pe măsură ce compania își extinde masiv capacitatea de calcul.
Recomandate
Reddit ia în calcul să limiteze accesul Google la conținut pentru antrenarea AI , pe fondul scăderii traficului trimis din căutare, într-un semnal tot mai puternic că „troc-ul” clasic dintre platforme și motoarele de căutare se rupe, potrivit The Next Web . Miza este economică și operațională: Google a semnat în 2024 un acord care îi permite să își antreneze modelele pe postările de pe Reddit, evaluat la 60 milioane dolari pe an (aprox. 276 milioane lei), însă înțelegerea se apropie de final, iar Reddit nu ar fi convins că vrea să o reînnoiască „în vechii termeni”. După ce The Wall Street Journal a relatat despre discuțiile privind tăierea accesului Google, acțiunile Reddit au scăzut cu circa 9% într-o zi. De ce se schimbă negocierile: traficul, nu doar licența de date Problema centrală este că Google afișează tot mai des „ AI Overviews ” – rezumate generate de inteligență artificială în partea de sus a paginii de rezultate. Utilizatorii pot găsi răspunsul direct în rezumat și nu mai dau click către site-uri, ceea ce reduce vizitele pe care Reddit își monetizează publicitatea. În acest context, conducerea Reddit ar vrea ca un eventual nou acord să fie „taxat la utilizare”, nu pe o sumă fixă, conform articolului. Un purtător de cuvânt al companiei a spus pentru CNBC că Reddit negociază „ca orice afacere”, concentrându-se pe ce e mai bine pentru platformă, și că „multe s-au schimbat” de la primele acorduri, deși obiectivele au rămas aceleași. Nu e un caz izolat: și alți editori reevaluează relația cu Google Dincolo de Reddit, aceeași sursă arată că mai multe organizații media cântăresc cum – sau dacă – să continue colaborarea cu Google, între care USA Today, Reuters, Politico, The Economist și People Inc, potrivit The Wall Street Journal . Scăderea traficului de referință din Google este una dintre explicațiile principale invocate în piață: între iunie 2025 și iunie 2026, traficul de referință din Google a scăzut cu 23% la Politico și cu aproximativ 25% la CNN; la Business Insider, scăderea a depășit 85%. În plus, cercetări independente citate în articol sugerează că ratele de click pot scădea cu o treime până la jumătate atunci când apare un AI Overview. Reddit, prins între două roluri: furnizor de date și „victimă” a AI în căutare Reddit are o poziție aparte: conținutul său este foarte valoros pentru antrenarea modelelor lingvistice mari, iar directorul financiar Drew Vollero a numit platforma „cea mai citată sursă” pentru aceste modele, cu peste 25 de miliarde de postări. În același timp, Reddit licențiază date și către OpenAI, iar totalul acordurilor de conținut era de 203 milioane dolari (aprox. 934 milioane lei) la momentul listării din 2024. Compania crește puternic (venituri în T1 în urcare cu 69% față de anul anterior, conform articolului) și urmează să raporteze din nou pe 30 iulie, însă presiunea rămâne: aceleași răspunsuri AI care cresc valoarea datelor pot reduce traficul necesar pentru business-ul de publicitate. Replica Google și componenta de reglementare Google respinge ideea că ar „seca” web-ul de trafic: susține că trimite în continuare miliarde de clickuri zilnic și că AI Overviews ar distribui traficul către o gamă mai largă de site-uri. Liz Reid, șefa diviziei Search, a declarat pentru Tech Brew: „Căutarea nu este un produs util dacă web-ul nu este un produs prosper.” În paralel, există și o dimensiune de reglementare: Google oferă un instrument prin care editorii pot bloca antrenarea AI, dar folosirea lui poate afecta poziționarea în rezultatele obișnuite. Autoritatea de concurență din Marea Britanie a cerut ca editorii să poată opta pentru excludere fără această penalizare, iar Google testează regula acolo, potrivit articolului. În ansamblu, semnalul este că vechiul schimb „indexare contra trafic” se erodează, iar negocierile se mută spre tarife legate de utilizare, blocaje tehnice sau noi forme de licențiere – cu efect direct asupra veniturilor din publicitate ale platformelor și editorilor. [...]
Armata SUA a epuizat în doar o lună bugetul anual pentru utilizarea modelelor generative de limbaj , după ce conducerea a împins personalul să folosească intensiv aceste instrumente pentru sarcini de birou, potrivit WinFuture . Consecința imediată: au fost introduse plafoane stricte de utilizare, semn că „costul pe token” (unitate de text procesată de un model) poate scăpa rapid de sub control în organizații mari. De ce contează: costurile operaționale ale „tokenilor” pot exploda rapid La mijlocul lunii iunie 2026, Armata SUA a anunțat intern, prin e-mail, limitări ferme pentru folosirea inteligenței artificiale, după ce bugetul anual destinat așa-numiților „tokeni” a fost consumat într-o singură lună. În mai, personalul fusese încurajat să utilizeze intens modele generative. Platforma centrală folosită este Ask Sage , descrisă ca un mediu securizat care oferă acces la modele cunoscute, inclusiv ChatGPT (OpenAI), Gemini (Alphabet) și Llama (Meta). Utilizarea este în principal administrativă: rescrierea fișelor de post sau procesarea cererilor de achiziții. Cum s-a ajuns la plafonare: stimulente agresive și reumplere automată Potrivit revistei Wired (citată de WinFuture) – Wired – angajații au primit inițial un contingent lunar de 200.000 de tokeni, iar un token înseamnă aproximativ patru caractere de text. Când cineva atingea limita, primea automat tokeni suplimentari. În plus, utilizatorii inactivi erau notificați și îndemnați să folosească instrumentele. Efectul cumulat a fost consumarea rapidă a 100 de milioane de tokeni. Beneficii administrative, dar și îndoieli privind acuratețea Conducerea militară indică o adopție ridicată a noilor instrumente, însă în rândul angajaților cresc rezervele legate de fiabilitate. Conform articolului, modelele pot fi inexacte în sarcini specifice și, uneori, pot susține în mod eronat că au finalizat deja comenzi de lucru, ceea ce alimentează temeri că o utilizare „pe pilot automat” nu duce la o integrare de încredere în instituții federale. Automatizarea continuă, în ciuda limitelor În paralel cu plafonarea consumului de tokeni, Departamentul Apărării continuă să împingă automatizarea. WinFuture menționează o reducere de personal într-un centru pentru protecția civililor, urmând ca o aplicație software să evalueze riscul victimelor civile în zone de conflict. Ca reper al „apetitului” de date, articolul amintește și un episod anterior: într-o operațiune din Iran ar fi fost consumate 20 de miliarde de tokeni pe zi. Nu e doar o problemă militară Fenomenul bugetelor epuizate rapid apare și în companii de tehnologie: WinFuture notează că Meta și Uber se confruntă cu situații în care dezvoltatorii consumă repede bugetele alocate pentru AI generativă. În cazul Meta, compania ar fi eliminat clasamentele interne de utilizare și ar analiza introducerea unor limite mai stricte pentru a ține sub control costurile. [...]
OpenAI pariază 30 de miliarde de dolari (aprox. 138 mld. lei) pe un campus de centre de date de 3,2 GW în Georgia, dar își construiește proiectul în jurul „licenței sociale” locale , cu promisiuni explicite privind costurile de electricitate, consumul de apă și beneficii pentru comunitate, potrivit TechRadar . Proiectul, numit „ Project Camellia ”, este planificat în Effingham County, Georgia, pe un amplasament de 1.400 de acri (aprox. 567 hectare), într-o zonă deja destinată industrial, în Savannah Gateway Industrial Hub. Campusul ar urma să fie finalizat în etape între 2028 și 2032 și să livreze 3,2 gigawați de capacitate de calcul odată ce devine complet operațional. De ce contează: infrastructura AI devine și subiect de acceptare publică Spre deosebire de anunțuri tipice despre centre de date, OpenAI își pune în prim-plan argumentele despre impactul local, într-un context în care proiectele mari de infrastructură IT pot întâmpina opoziție din partea comunităților, mai ales pe teme precum energia și apa. În anunțul său, compania își structurează mesajul ca un plan în patru puncte pentru „implicare în comunitate”, cu angajamente care vizează direct criticile frecvente la adresa centrelor de date. Angajamentele OpenAI: energie, apă, bani și „responsabilizare” 1) Electricitate și costuri de rețea OpenAI spune că va „plăti costul integral al infrastructurii și al costurilor serviciului electric necesare” pentru a deservi centrul de date. TechRadar notează însă că regulile Georgia Public Service Commission oricum împiedică transferarea unor astfel de costuri către clienții existenți (plătitorii actuali de tarife), astfel că angajamentul este, în parte, o recunoaștere a cadrului de reglementare. Compania mai afirmă că va reduce proactiv consumul înainte ca utilizatorii rezidențiali să fie afectați în perioade de vârf de cerere, pentru a sprijini fiabilitatea sistemului Georgia Power. Nu sunt oferite detalii despre cum ar funcționa concret acest mecanism. 2) Apă și răcire OpenAI afirmă că va folosi un sistem de răcire „în buclă închisă”, menit să limiteze consumul de apă prin evitarea retragerilor și deversărilor continue în sursele locale. Compania susține că, în afara spălării inițiale a sistemului și a umplerii ulterioare, consumul de apă ar fi relativ redus. TechRadar punctează totuși că pot apărea probleme tocmai în fazele inițiale de captare și deversare. 3) Beneficii financiare și educaționale pentru comunitate OpenAI promite 80 de milioane de dolari (aprox. 368 mil. lei) „în beneficii pentru comunitate pe durata proiectului”, peste „sute de milioane de dolari” în venituri fiscale la nivel de stat și local, compania estimând că ar deveni cel mai mare contribuabil din comitat. În plus, OpenAI spune că va oferi studenților eligibili din colegii și școli tehnice din Georgia credite de până la 71 de milioane de dolari (aprox. 327 mil. lei) pentru OpenAI Codex. TechRadar observă că OpenAI nu indică durata de viață a proiectului, ceea ce face dificil de evaluat ce înseamnă anual, în practică, cei 80 de milioane de dolari. 4) Mecanism de „accountability” (responsabilizare) Compania afirmă că a strâns deja feedback de la oficiali și lideri locali, școli și parteneri regionali și că organizează un „open house” public pe 23 iulie, la o zi după anunțul inițial. Concluziile ar urma să fie consemnate într-un „Georgia Community Compact”, cu obiectivul de a transforma prioritățile comunității în angajamente și măsuri de responsabilizare pe măsură ce proiectul avansează. Ce urmează Calendarul indicat este unul multianual (2028–2032, pe faze), iar elementul-cheie pe termen scurt este procesul de consultare locală și modul în care OpenAI va operaționaliza promisiunile privind reducerea consumului în vârf de sarcină și gestionarea apei. În lipsa detaliilor tehnice din anunț, rămâne de văzut ce condiții concrete vor fi incluse în „Georgia Community Compact” și cum vor fi monitorizate. [...]
OpenAI redeschide accesul la „ Health in ChatGPT ” și îl extinde la utilizatorii din SUA , o mișcare cu impact operațional direct: funcția care se conectează la Apple Health pe iPhone iese din pilot și ajunge, treptat, la publicul larg pe web și iOS, potrivit 9to5Mac . Funcția, testată inițial în ianuarie, a avut rezultate considerate slabe în primele feedbackuri, ceea ce ar explica lipsa de noutăți din ultimele luni. Relansarea vine cu „un pas mare înainte” în calitatea rezultatelor și cu acces extins dincolo de primul val de testeri. Ce se schimbă pentru utilizatori OpenAI spune că „Health in ChatGPT” se lansează pentru utilizatorii din SUA și permite conectarea securizată a datelor din Apple Health și a unor dosare medicale compatibile, astfel încât ChatGPT să poată oferi explicații „în context”, să ajute la urmărirea schimbărilor și să susțină conversații mai informate și personalizate. „Puteți alege să conectați în siguranță Apple Health și dosare medicale acceptate, astfel încât ChatGPT să vă ajute să vă înțelegeți informațiile în context, să țineți evidența a ceea ce s-a schimbat și să aveți conversații mai informate, personalizate.” Cu permisiunea utilizatorului, ChatGPT poate folosi informațiile relevante conectate în Health pentru: a compara un rezultat nou cu teste anterioare; a rezuma schimbările de la ultima programare; a explora cum se leagă somnul, activitatea și antrenamentele de rutina zilnică. Cine primește acces și unde este disponibil OpenAI anunță că începe implementarea pentru utilizatori autentificați, de 18 ani și peste, în SUA, pe web și iOS, începând de astăzi, pe planurile Free, Go, Plus și Pro. Funcția se deschide din bara laterală a aplicației ChatGPT. În același timp, „Health” nu este disponibil încă în Codex, precizează compania. De ce contează relansarea Dincolo de extinderea accesului, OpenAI leagă îmbunătățirea funcției și de evoluția „modelelor de vârf” (modele avansate de inteligență artificială) pe care compania le-a actualizat de la începutul anului. Practic, relansarea încearcă să transforme o integrare care a pornit cu rezultate modeste într-un instrument utilizabil la scară mai mare, direct în ecosistemul Apple Health, dar deocamdată limitat la piața din SUA. [...]
Nubia mută interacțiunea cu telefonul spre comenzi vocale, iar un „agent” de inteligență artificială execută automat pași în mai multe aplicații , potrivit WinFuture . Modelul NaviX Ultra este prezentat ca primul smartphone al subsidiarei ZTE gândit pentru comercializare cu o astfel de „inteligență artificială agentică”, adică un asistent care nu doar răspunde, ci și acționează în numele utilizatorului. Ce se schimbă operațional: AI care „folosește” telefonul în locul tău Telefonul rămâne bazat pe Android, însă Nubia integrează profund asistentul Doubao, astfel încât utilizatorul să comunice în principal prin voce, iar AI să preia controlul asupra funcțiilor și aplicațiilor. Declanșarea se face printr-un buton dedicat, mare, portocaliu, amplasat pe lateral. Exemplele de utilizare descrise includ: colectarea de informații pe o temă din mai multe aplicații și servicii și trimiterea lor către contacte alese; modificarea culorii hainelor unei persoane într-o fotografie, prin comenzi care declanșează acțiuni în aplicații relevante. Cum funcționează „agentul”: supraveghere de interfață și gesturi simulate Cheia abordării este că AI „vede” conținutul ecranului și simulează acțiuni umane — clicuri, glisări și pași de navigare — pentru a duce la capăt sarcini care altfel ar necesita intervenția utilizatorului în fiecare aplicație. Informația este atribuită de WinFuture portalului chinez MyDrivers. Hardware-ul: specificații aliniate la cerințele AI WinFuture notează că echiparea pare dimensionată pentru rularea acestor funcții: procesor Qualcomm Snapdragon 8 Elite (Gen 5), din zona high-end; 16 GB memorie RAM și 512 GB stocare internă; trei camere de 50 MP pe spate; ecran OLED de 6,78 inci; carcasă cu ramă metalică și spate din sticlă. De ce contează Dacă implementarea funcționează la scară largă, NaviX Ultra împinge smartphone-ul spre un model de utilizare în care „intenția” (comanda vocală) devine principalul input, iar execuția efectivă se mută la nivel de sistem, peste mai multe aplicații. Rămâne de văzut cum va performa în utilizare reală și ce limitări apar, deoarece materialul nu oferă detalii despre disponibilitate comercială, preț sau piețele vizate. [...]
Universitatea din Cambridge a construit un model AI „la scară planetară” fără Nvidia , mizând pe GPU-uri AMD și pe o infrastructură cloud independentă, într-un demers care poate reduce costurile și barierele de intrare pentru monitorizarea mediului din date satelitare, potrivit The Next Web . Modelul se numește TESSERA și preia logica modelelor „foundation” (modele de bază, antrenate pe volume mari de date și reutilizabile pentru multe sarcini). În loc să învețe din text, TESSERA învață din ani de imagini ale sateliților Sentinel ai Agenției Spațiale Europene, atât radar, cât și optic. Rezultatul: fiecare pătrat de 10 metri din suprafața de uscat a planetei este comprimat într-o „amprentă” numerică de 128 de valori (embedding), care poate fi folosită ulterior ca strat comun pentru aplicații diverse. De ce contează: mai puține date etichetate și modele mai ieftin de construit În mod obișnuit, cartografierea culturilor agricole, a pădurilor sau a inundațiilor din date satelitare cere modele dedicate și mii de exemple etichetate manual pentru fiecare caz de utilizare. Cu „amprentele” TESSERA deja calculate, cercetătorii pot construi instrumente cu mult mai puține date, uneori rulând pe un CPU obișnuit, susține echipa. Concret, ar fi nevoie de aproximativ 30 de ori mai puține date etichetate decât dacă s-ar porni de la imaginile brute. Cambridge spune că publică acest strat de bază gratuit, pentru a putea fi reutilizat de guverne, cercetători sau startup-uri, sub licență Creative Commons, împreună cu „rețeta” completă de antrenare. Cum a fost antrenat și rulat la scară globală, pe AMD Echipa Energy and Environment din Cambridge a antrenat TESSERA pe 16 GPU-uri AMD Instinct MI300X, folosind circa 6.200 de ore-GPU și software-ul open-source ROCm al AMD. Partea dificilă, însă, nu este antrenarea, ci rularea modelului peste fiecare „pixel” de 10 metri la nivel global — aproximativ 1,5 trilioane pe an, conform articolului. Pentru procesarea la scară, cercetătorii au folosit Vultr , o companie independentă de cloud care a sponsorizat capacitatea de calcul, prin șase servere bare-metal (servere dedicate, fără strat de virtualizare), fiecare cu câte opt GPU-uri AMD Instinct MI325X. Împreună, ar produce aproximativ trei terabytes de date comprimate pe zi, iar un an de acoperire globală ar necesita luni de procesare continuă. Ce aplicații vizează și ce urmează Profesorul Anil Madhavapeddy, care conduce proiectul, afirmă că obiectivul este „democratizarea accesului la monitorizarea mediului la scară planetară”. Printre utilizările menționate: agricultură: urmărirea sănătății culturilor și estimarea recoltelor la rezoluție de 10 metri; conservare: monitorizarea schimbărilor de habitat, de la păduri tropicale la ecosisteme locale; energie: cartografierea zonelor potrivite pentru proiecte solare și eoliene, pentru planificarea tranziției energetice. Subtextul economic și operațional al proiectului este că un laborator universitar a demonstrat o alternativă la dependența de Nvidia pentru AI „serios”, combinând hardware AMD, software deschis și o infrastructură cloud non-hiperscaler, iar rezultatul este oferit gratuit pentru reutilizare. [...]
