Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
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.
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).
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.
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.
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.
Recomandate
Anthropic taie puternic costurile pentru dezvoltatori odată cu lansarea Claude Haiku 5.5, un model prezentat ca „cel mai rapid” din portofoliu și disponibil inclusiv pe planul gratuit, potrivit Notebookcheck . Miza economică este în zona de API: compania anunță tarife cu până la 90% mai mici față de Haiku 4.5, ceea ce poate reduce semnificativ costurile de rulare pentru aplicații care folosesc volume mari de solicitări. Claude Haiku 5.5 a fost lansat pe 7 octombrie ca succesor pentru Haiku 4.5. Conform paginii Haiku a Anthropic, modelul poate fi selectat în aplicațiile Claude (web, iOS și Android) pe toate planurile, de la gratuit până la Enterprise. În selectorul de modele, Haiku 5.5 apare ca opțiunea „cea mai rapidă”, sub Sonnet 5.5 și Opus 5.5. Utilizatorii gratuit au acum acces la două modele „curente” (Haiku 5.5 și Sonnet 5.5), în timp ce Opus 5.5 rămâne rezervat planurilor plătite. Ce se schimbă la prețul API Pentru dezvoltatori, schimbarea centrală este scăderea tarifelor. Anthropic listează pentru Haiku 5.5: 0,10 dolari (aprox. 0,46 lei) per milion de tokeni de intrare și 0,50 dolari (aprox. 2,30 lei) per milion de tokeni de ieșire , pentru cereri de până la 100.000 de tokeni; pentru cereri mai lungi: 0,50 dolari (aprox. 2,30 lei) și 2,50 dolari (aprox. 11,50 lei) ; compania indică o economie medie de circa 75% , iar comparația cu Haiku 4.5 ar ajunge „până la 90%” (Haiku 4.5 costa 1 dolar și 5 dolari per milion de tokeni, pentru intrare/ieșire). În paralel, Anthropic spune că a înjumătățit și prețul pentru „cache reads” (citiri din cache) la Sonnet 5.5, un mecanism folosit pentru a reutiliza rezultate și a reduce costurile/întârzierile în anumite scenarii. Performanță: comparații făcute de Anthropic, fără validare independentă Anthropic își compară Haiku 5.5 cu GPT-6 Luna, model pe care OpenAI îl distribuie către utilizatorii ChatGPT Free (ajuns în chatul standard pe 8 octombrie). În tabelul propriu al Anthropic, Haiku 5.5 ar obține scoruri mai bune pe toate testele comune, inclusiv: OSWorld 2.1 (operarea unui computer): 72,4% vs 48,9%; Terminal-Bench 4.0 (test de programare): 39,2% vs 16,4%. Notebookcheck notează însă că nu există încă benchmark-uri independente , astfel că cifrele provin din evaluările Anthropic. În plus, publicația menționează că Decrypt a testat rapid modelul cu o întrebare de logică și a primit un răspuns rapid, dar greșit. Credite lunare pentru API, doar pe abonamentele superioare Anthropic introduce și un credit lunar pentru platforma sa de dezvoltatori, disponibil „săptămâna aceasta”, conform materialului. Nivelurile menționate sunt: Max 5x: 100 dolari (aprox. 460 lei) ; Max 20x: 200 dolari (aprox. 920 lei) ; Team: până la 500 dolari (aprox. 2.300 lei) , credit partajat între membrii echipei. Compania nu listează credit pentru Pro sau pentru planul gratuit, iar creditul ar funcționa cu orice model, inclusiv Sonnet și Opus. În aceeași zi cu anunțul, GitHub a adăugat Haiku 5.5 în planurile plătite Copilot, cu o implementare graduală, potrivit Notebookcheck. [...]
Anthropic alocă 100 milioane de dolari (aprox. 450 milioane lei) pentru a forma peste 10.000 de ingineri specializați în implementarea AI în companii până la finalul lui 2027 Potrivit TechRadar ,, într-o mișcare care urmărește să accelereze adopția „enterprise” (în mediul corporativ) a modelului său Claude și să crească vânzările către clienți mari, potrivit TechRadar . Programul, numit Claude Frontier Academy , vizează pregătirea a 10.000 de „Frontier Deployed Engineers” (FDE) – ingineri care pot identifica scenarii de utilizare, pot gestiona cerințe de securitate și pot conduce efectiv implementarea Claude la clienți. Miza este una operațională și comercială: cu cât devine mai ușor pentru companii și consultanți să implementeze Claude, cu atât Anthropic își poate extinde baza de clienți și utilizarea produsului în organizații. Cum arată instruirea și cine intră în primele cohorte Schema de formare începe cu o implementare simulată într-un mediu de tip enterprise, urmată de o rezidență de 12 săptămâni în care cursanții „conduc un caz real de utilizare Claude” în propria organizație. Primele cohorte ar urma să includă ingineri din consultanță și servicii financiare, între care: Accenture, Bain, Capgemini, Commonwealth Bank of Australia, Deloitte, McKinsey, Morgan Stanley și Novo Nordisk. Într-o declarație citată de publicație, Steve Corfield, Global Head of Business Development and Partnerships la Anthropic, a explicat obiectivul programului: „Claude Frontier Academy îi pregătește pe oameni așa cum învață propriii noștri ingineri, iar noi vrem ca absolvenții să stabilească standardul pentru modul în care se construiește AI într-o companie.” De ce contează: consultanțele pot deveni canal de distribuție pentru Claude TechRadar notează că Anthropic a acordat deja peste 175.000 de certificări Claude angajaților din 46.000 de companii, prin rețeaua sa mai largă de parteneri (Claude Partner Network). Noul program FDE ridică însă ștacheta, pentru că mută accentul pe implementări concrete în organizații și pe formarea unor specialiști care pot „duce” proiectele dincolo de faza de test. Publicația indică două efecte urmărite de Anthropic: simplificarea implementării pentru clienții enterprise și pentru firmele de consultanță; accesul la clienții consultanțelor, ceea ce poate extinde rapid distribuția lui Claude. Context competitiv: diferența față de OpenAI și presiunea pe vânzările enterprise În material este menționat că și OpenAI are un program extins de FDE, însă cu o abordare diferită: OpenAI ar fi concentrată pe instruirea propriilor angajați pentru a transforma companiile clienților, în timp ce Anthropic vizează în principal formarea inginerilor din alte companii pentru a deveni FDE. În același context, TechRadar citează o relatare Reuters potrivit căreia OpenAI ar fi avut o creștere de două ori a vânzărilor enterprise din iulie 2026. Publicația subliniază că, deși cifrele detaliate nu sunt publice, contractele enterprise sunt, în general, mai profitabile decât abonamentele pentru consumatori pentru companii precum Anthropic. Pe acest fundal, angajamentul de 100 milioane de dolari este prezentat ca o investiție care ar urma să se amortizeze prin creșterea adoptării Claude în companii și, implicit, prin venituri mai mari din zona enterprise. [...]
Viteza cu care Claude a identificat un posibil sistem enzimatic nou ridică miza pentru AI în biologie , dar validarea științifică și disputa privind prioritatea descoperirii rămân deschise, potrivit CNET . Anthropic susține că modelul său Claude a găsit, în circa 21 de ore, un sistem enzimatic „asemănător CRISPR”, după ce ar fi analizat aproximativ 200.000 de mostre de transcriptază inversă (o enzimă care „scrie” ADN pornind de la ARN). Compania spune că a folosit 950 de „agenți” AI (instanțe care rulează în paralel sarcini de căutare/analiză) pentru a scana baze de date publice, iar implicarea umană s-a limitat la formularea solicitărilor (prompts) și la munca de laborator necesară confirmării. De ce contează: AI poate scurta drastic faza de „căutare”, nu și pe cea de înțelegere Miza practică nu este doar dacă s-a găsit ceva „nou”, ci dacă AI poate reduce timpul și costul etapei inițiale de identificare a unor tipare biologice promițătoare. CNET notează că experții consultați sunt, în general, de acord că viteza raportată de Anthropic este impresionantă, mai ales într-un domeniu în care „acul în carul cu fân” e regula. Într-o declarație citată de publicație, Feng Zhang (MIT și Broad Institute) numește rezultatul „un exemplu interesant” despre cum agenții AI pot contribui la descoperiri biologice și spune că identificarea unor „șiruri repetate” asociate cu transcriptaze inverse „merită investigații suplimentare”. Ce ar fi găsit Anthropic, pe scurt Potrivit articolului, Claude ar fi observat o configurație genetică ce amintește de modul în care este organizat CRISPR: o transcriptază inversă poziționată lângă o secvență lungă de fragmente de ADN repetate, plus o proteină „partener”. Un reprezentant al laboratorului Profluent (care a dezvoltat OpenCRISPR-1) explică, într-un e-mail către CNET, că transcriptaza inversă era cunoscută, însă „șirul” de lângă ea și proteina asociată sunt partea pe care Anthropic o prezintă drept noutate. Sistemul ar fi fost găsit într-un bacteriofag (virus care infectează bacterii), din categoria „jumbo phages” (fagi cu genom mare). Anthropic a numit acest sistem „array-associated reverse transcriptases” (ART). Limitarea majoră: de la tipar la funcție pot trece ani CNET subliniază că, istoric, drumul de la identificarea unui sistem biologic la înțelegerea mecanismului și apoi la aplicații medicale poate dura mult. Bonnie Berger, care conduce un grup de calcul și biologie la MIT (CSAIL), spune că oamenii de știință găsesc relativ frecvent tipare interesante în secvențe, însă blocajul este „înțelegerea scopului și funcției” prin analize mai profunde și experimente țintite. Anthropic recunoaște, într-o declarație citată, că munca de clarificare a funcției ART este în desfășurare și că a ales să publice devreme atât pentru a arăta capabilitățile lui Claude, cât și pentru a oferi comunității o imagine asupra direcției de lucru. Controversa: a fost „nou” sau doar „nou pentru Anthropic”? O a doua problemă ține de prioritatea descoperirii. Mario Rodríguez Mestre, biolog computațional la Universitatea din Copenhaga, a declarat pentru The New York Times (citat de CNET) că echipa lui ar fi găsit același sistem în 2022 și indică un brevet în care apare ca co-inventator. Anthropic afirmă că nu știa de această cercetare. Mai mult, Mestre și echipa sa spun că nu pot exclude ca modelul să fi ajuns la rezultat fiindcă ar fi fost expus, în timp, la cercetări nepublicate încărcate în Claude pentru asistență, ceea ce ar fi putut funcționa ca un „far” către acel sistem. Ce urmează Din relatarea CNET rezultă două direcții care vor decide dacă episodul devine un reper sau rămâne un caz discutabil: validarea funcțională : ce face, concret, sistemul ART și dacă are potențial aplicabil (în medicină sau biotehnologie); clarificarea priorității și a trasabilității datelor : dacă sistemul era deja documentat și în ce măsură modelele AI pot „regăsi” rezultate pe baza unor date încărcate anterior, inclusiv nepublicate. Până atunci, articolul indică un consens limitat: AI pare să fi demonstrat un avantaj real la viteză în explorarea bazelor de date biologice, dar asta nu echivalează automat cu o descoperire „de mărimea CRISPR” și nici nu închide discuția despre originalitate. [...]
OpenAI spune că a blocat operațiuni de propagandă care foloseau ChatGPT și identități false de „jurnaliști” , un semnal de risc operațional pentru redacții și platforme online care pot prelua, fără verificări solide, conținut generat cu ajutorul inteligenței artificiale, potrivit Euronews . Compania afirmă că rețele legate de Iran și Rusia au utilizat modele ChatGPT pentru a crea articole, comentarii și entități-paravan, cu scopul de a răspândi narațiuni false despre conflictele din Ucraina și Orientul Mijlociu și de a „semăna diviziune” în SUA și Israel. OpenAI susține că a oprit două operațiuni distincte, una asociată Iranului și alta Rusiei. În ambele cazuri, conturile ar fi fost folosite pentru generarea de conținut și pentru construirea unor identități credibile, inclusiv pentru susținerea unor structuri de tip think-tank (grup de reflecție), utilizate ca vehicule de influențare. Cum ar fi funcționat operațiunea atribuită Iranului În cazul Iranului, OpenAI indică existența a șapte profiluri false de jurnaliști, care pretindeau că provin din țări occidentale, inclusiv din SUA. Aceste identități ar fi fost folosite pentru a plasa articole „de amploare” în publicații online din mai multe țări. OpenAI afirmă că a identificat aproape 100 de articole publicate sau preluate sub semnătura acestei operațiuni, în aproximativ 12 publicații online „mici și medii”, orientate spre afaceri internaționale, geopolitică și Orientul Mijlociu. Cel mai vechi material identificat ar fi fost publicat în iulie 2025, iar cel mai recent în octombrie 2026, cu o creștere a frecvenței după izbucnirea războiului dintre SUA și Iran, potrivit companiei. Un exemplu de identitate fictivă menționat este „Ervin B. Hoskins”, prezentat drept „scriitor american independent”, cu conturi pe mai multe platforme, inclusiv X și Instagram. OpenAI susține că datele de transparență ale platformelor indicau conexiuni tehnice și de localizare către Iran și că a publicat dovezi în acest sens. Operațiunea atribuită Rusiei: think-tank și recrutări în America Latină Pentru Rusia, OpenAI afirmă că operațiunea ar fi cooptat „persoane neștiutoare” din America Latină pentru a conduce un think-tank numit Centrul de Cercetări Sociale (SRC). Structura ar fi fost folosită pentru activități menite să submineze reputația Ucrainei în regiune și să influențeze politica locală. În comunicatul citat de Euronews, OpenAI susține că angajații SRC nu ar fi știut că lucrează pentru o grupare rusească și descrie cazul drept „cea mai complexă încercare de a opera o identitate-paravan” pe care compania ar fi dejucat-o în ultimii doi ani și jumătate. Potrivit OpenAI, operatorii au folosit ChatGPT pentru: redactarea de rapoarte interne despre activități; crearea de conținut pentru operațiuni; elaborarea de rapoarte de performanță ale think-tank-ului; conceperea de texte pentru postări și comentarii pe rețele sociale. Printre temele abordate pe rețelele sociale s-ar fi numărat și reacții la o propunere atribuită europarlamentarului polonez de extremă dreapta Grzegorz Braun, prezentată ca încercare de a alimenta diviziuni în Polonia privind sprijinul pentru Ucraina. De ce contează pentru redacții și platforme Cazul descris de OpenAI indică o presiune în creștere asupra mecanismelor de verificare editorială și a moderării pe platforme: conținutul generat cu ajutorul IA poate fi ambalat în „semnături” și profiluri aparent credibile și apoi redistribuit prin publicații care preiau materiale externe. În lipsa unor detalii suplimentare despre publicațiile vizate și despre metodologia completă de atribuire, rămâne de urmărit în ce măsură aceste operațiuni vor duce la măsuri suplimentare de verificare a autorilor și a surselor, atât în media, cât și pe rețelele sociale. [...]
OpenAI extinde GPT-6 Luna către utilizatorii gratuit și Go direct în fila standard de chat , o schimbare operațională care mută accesul la noul model din aplicația desktop în experiența principală a ChatGPT, potrivit Notebookcheck . Implementarea pentru Free și Go începe pe 8 octombrie, la o zi după planurile plătite, iar compania descrie distribuirea ca fiind globală, fără să precizeze când va ajunge la fiecare cont. Pentru utilizatori, miza imediată este că GPT-6 Luna devine disponibil în „Chat” (interfața uzuală), nu doar în aplicația desktop, ceea ce reduce fragmentarea între platforme. În același timp, OpenAI separă mai clar nivelurile de acces: planurile plătite Pro, Business și Enterprise primesc GPT-6 Sol în Chat, în timp ce Free și Go rămân la GPT-6 Luna, descris ca modelul cu cel mai mic cost din noua gamă. „Intelligent UI”, un strat nou de prezentare în răspunsuri Odată cu GPT-6, OpenAI introduce „Intelligent UI”, un mod de afișare care poate combina text, elemente vizuale și componente interactive în interiorul răspunsurilor. Exemplele menționate includ comparații alăturate, diagrame și instrumente utilizabile direct în conversație, precum mici calculatoare sau un „împărțitor de notă”. Publicația notează că ChatGPT alege singur formatul răspunsului și poate rămâne la text simplu când este mai potrivit, fără să fie necesare instrucțiuni speciale. De asemenea, modelul poate începe să răspundă în timp ce încă „gândește” sau folosește instrumente și apoi să adauge completări fără un nou mesaj din partea utilizatorului. Limitări pe aplicațiile desktop mai vechi și setări pentru mai puține vizuale Conform unei pagini de ajutor OpenAI citate în material, aplicațiile desktop mai vechi pentru Windows și macOS nu suportă „Intelligent UI”, iar recomandarea este folosirea versiunii web. Pe telefon este necesară cea mai recentă versiune a aplicației. Pentru cei care preferă răspunsuri mai „curate”, există o opțiune în setările ChatGPT pe web pentru dezactivarea „ Layout and visuals ”. Totuși, OpenAI precizează că această setare nu transformă ChatGPT într-un mod exclusiv text, astfel că unele elemente vizuale pot apărea în continuare. Materialul menționează și că Android Authority indică posibilitatea de a cere explicit mai puține vizuale. Documentație nealiniată: GPT-5.6 Luna vs. GPT-6 Luna Notebookcheck semnalează și o inconsecvență în documentația OpenAI: pagina de ajutor despre modele ar lista încă „GPT-5.6 Luna” ca implicit pentru Free și Go (inclusiv pentru opțiunea Think), în timp ce notele de lansare menționează explicit „GPT-6 Luna”. OpenAI avertizează că, dacă GPT-6 nu apare în meniul de modele, este posibil să nu fie încă disponibil pentru contul respectiv, pe fondul unei lansări etapizate. [...]
Microsoft mută AI-ul „pe dispozitiv” în Windows 11, dar își construiește și o plasă de siguranță pentru agenți printr-un nou cadru de izolare, într-un pachet care combină hardware dedicat și schimbări de sistem de operare, potrivit Ars Technica . Miza operațională pentru utilizatori și organizații este trecerea de la AI rulat preponderent în cloud la fluxuri de lucru locale (pe PC), cu agenți care pot executa acțiuni în sistem. În același timp, Microsoft încearcă să reducă riscul ca astfel de agenți să aibă acces necontrolat la fișiere și resurse, printr-un mecanism dedicat de „sandbox” (izolare controlată). Windows 11 primește agenți și comenzi „din căutare”, cu Copilot reorganizat Microsoft a prezentat o serie de schimbări care ar urma să ajungă în Windows 11 în această toamnă, inclusiv build-urile livrate pe noile dispozitive Surface, cu o suită software actualizată pentru testarea locală a modelelor „din cutie”. Cea mai vizibilă modificare este revizia Copilot, asistentul AI integrat în Windows, care va fi împărțit în trei file: Home – zonă de pornire pentru interacțiunea cu modele de tip LLM (modele lingvistice mari); Code – spațiu în care Microsoft susține că utilizatori fără experiență de programare ar putea crea, prin instrucțiuni în limbaj natural, widgeturi și aplicații Windows; Autopilot – zona dedicată interacțiunii cu „agenți” AI, unde utilizatorul supraveghează sarcinile rulate de aceștia. Separat, Microsoft a descris o nouă experiență de Windows Search care ar permite executarea de sarcini la nivel de sistem direct din bara de căutare. În loc să navigheze prin meniuri (de exemplu, pentru setări de afișaj), utilizatorul ar putea descrie acțiunea dorită, iar sistemul să o aplice din taskbar. MXC: izolarea activității agenților, cu politici și mai multe „back-end”-uri de izolare Pentru a adresa temerile legate de controlul asupra datelor și acțiunilor executate de agenți, Microsoft a anunțat disponibilitatea Microsoft Execution Containers (MXC) , un cadru de securitate care limitează activitatea agenților într-un mediu izolat. Disponibil dezvoltatorilor „de azi”, MXC este gândit astfel încât administratorii și organizațiile să poată: monitoriza agenții activi din sistem; seta „garduri” (reguli) pentru fiecare agent, definind explicit ce poate accesa. Tehnic, MXC funcționează ca un strat de politici care direcționează traficul de calcul către mecanismul de izolare potrivit, în funcție de sarcină: container de proces, container de sesiune, container WSL (Windows Subsystem for Linux) sau o izolare experimentală susținută hardware, numită MicroVM . Hardware: Surface Laptop Ultra și un „Dev Box” cu RTX Spark, orientate spre AI local Pe partea de dispozitive, Microsoft a anunțat Surface Laptop Ultra , primul său sistem care folosește noul SoC Nvidia RTX Spark . Laptopul pornește de la 2.599 dolari (aprox. 11.700 lei) și vine în mai multe configurații de SoC și memorie, cu GPU Blackwell de 5.120 sau 6.144 nuclee și până la 128 GB memorie unificată LPDDR5x. Livrările ar urma să înceapă pe 16 octombrie , iar precomenzile sunt deja deschise. Compania a insistat pe ideea de memorie unificată (alocată flexibil între sarcini), ca argument atât pentru dezvoltare și rulare locală de AI, cât și pentru jocuri. În prezentare a fost rulat pe sistem jocul „Gears of War: E-Day”, ca demonstrație că pot fi abordate și titluri AAA fără o placă video „tradițională” separată. Tot în eveniment, alături de Jensen Huang (Nvidia) și Satya Nadella (Microsoft), a fost prezentat Surface RTX Spark Dev Box , un mini-PC din aluminiu anodizat, la 5.999 dolari (aprox. 27.000 lei) , descris ca fiind destinat „frontier developers” (dezvoltatori care lucrează la vârful capabilităților AI). Dispozitivul vine cu 128 GB memorie unificată și un GPU Nvidia RTX integrat, iar Microsoft susține o performanță de un petaflop (adică 1.000 teraflopi ) pentru calcule AI. Dev Box-ul include și o versiune „optimizată pentru dezvoltatori” de Windows 11, preconfigurată pentru dezvoltare și utilizare AI locală. De ce contează: AI local înseamnă capabilități noi, dar și o suprafață de risc mai mare Direcția pe care Microsoft o numește „Hybrid Intelligence” urmărește să reducă dependența de AI din cloud și să împingă mai multă procesare pe dispozitiv, inclusiv cu suport nativ pentru framework-uri locale precum llama.cpp și pentru modele din familiile Deepseek și Nvidia Nemotron . Rămâne însă o întrebare practică: cât de bine vor funcționa aceste fluxuri „agentice” în utilizarea de zi cu zi și cât de mult vor accepta utilizatorii să delege acțiuni în sistem unor agenți, mai ales pe fondul îngrijorărilor de securitate. Ars Technica notează că Microsoft pariază puternic pe AI local, dar că persistă semne de întrebare legate de securitate și adopție, în contextul unor probleme anterioare și al incidentelor recente asociate agenților AI. [...]
