Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
$253.85
-0.41%
AMZN
$214.60
+2.36%
AVGO
$319.95
-4.02%
GOOGL
$309.87
+2.60%
MSFT
$398.92
-1.53%
Apple va produce în masă cipuri proprii pentru servere AI din a doua jumătate a anului 2026, marcând un pas strategic spre independența față de partenerii externi. Potrivit WebProNews, această inițiativă face parte dintr-o strategie mai amplă de a îmbunătăți performanțele AI ale companiei și de a reduce dependența de colaborările actuale, cum ar fi cea cu Google.
Apple a început să-și construiască această strategie încă din 2024, când au apărut primele informații despre colaborarea cu Broadcom pentru dezvoltarea de procesoare server dedicate AI. Deși inițial producția în masă era planificată pentru 2025, analistul Ming-Chi Kuo a actualizat termenul pentru 2026. Această amânare reflectă provocările întâmpinate în scalarea producției pentru hardware de nivel enterprise, diferit de cel destinat consumatorilor.
Apple intenționează să investească peste 500 miliarde de dolari în SUA, parte din această sumă fiind alocată unei noi fabrici în Houston, care va începe producția de servere AI în 2026. Această mișcare vine în contextul în care competitori precum Google și Amazon domină piața cu soluții proprii de silicon pentru AI.
„Colaborarea temporară cu Google oferă Apple timpul necesar pentru a dezvolta tehnologia proprie, evitând astfel riscul de a rămâne în urmă față de competitori ca Microsoft și OpenAI.”
Cipurile server AI ale Apple vor fi bazate pe expertiza sa în designul de silicon, cunoscută din seria de procesoare A și M. Aceste cipuri sunt proiectate pentru a optimiza sarcinile de machine learning, cu un accent pe eficiența energetică și scalabilitate. Potrivit analizei lui Kuo, aceste cipuri vor alimenta centrele de date ale Apple începând cu 2027, reducând astfel dependența de furnizori terți de cloud.
Conform MacRumors, cipurile ar putea viza sarcini de inferență, mai degrabă decât antrenarea modelelor, concentrându-se pe rularea eficientă a modelelor pre-antrenate. Acest lucru ar putea deschide noi oportunități pentru AI-ul orientat către consumatori, cum ar fi îmbunătățirea asistentului Siri.
Pe măsură ce Apple se pregătește pentru producția din 2026, piața urmărește cu atenție evoluția. Reacțiile pozitive ale acțiunilor sugerează încrederea investitorilor în această direcție. Cu toate acestea, provocările legate de scalarea infrastructurii AI rămân, mai ales în comparație cu giganți precum Microsoft Azure sau AWS.
Din perspectivă globală, acest demers ar putea influența lanțurile de aprovizionare, în special în contextul tensiunilor geopolitice din industria semiconductorilor. Diversificarea Apple, inclusiv prin fabrica din Houston, ajută la atenuarea unor riscuri.
În concluzie, inițiativa Apple de a dezvolta cipuri proprii pentru servere AI reprezintă un pas important spre suveranitatea tehnologică. Cu un orizont de timp stabilit pentru 2026, compania ar putea redefini rolul său în arena AI, trecând de la un simplu participant la un lider de piață.
Recomandate
Apple a dezvoltat un sistem de inteligență artificială care poate recunoaște gesturi ale mâinii chiar și fără exemple anterioare , folosind semnale musculare colectate de senzori purtabili, potrivit unui studiu publicat de companie. Cercetarea, prezentată pe blogul Apple Machine Learning Research și programată pentru conferința ICLR 2026 , introduce un model numit EMBridge , capabil să identifice mișcări ale mâinii pe baza semnalelor electromiografice (EMG). Aceste semnale reprezintă activitatea electrică generată de mușchi în timpul contracției. Cum funcționează tehnologia Sistemul folosește senzori care detectează semnale EMG și le corelează cu poziția reală a mâinii pentru a învăța tipare de mișcare. Principalele etape ale procesului: modelul este antrenat folosind date EMG și poziții ale mâinii colectate simultan; sistemul învață să asocieze semnalele musculare cu gesturile corespunzătoare ; ulterior, poate recunoaște gesturi noi pe care nu le-a văzut în timpul antrenării . În testele realizate pe două seturi mari de date – emg2pose și NinaPro – sistemul a depășit performanța altor metode existente, reușind să identifice gesturi necunoscute chiar și cu aproximativ 40% din datele de antrenare . Posibile aplicații pentru dispozitive Apple Deși studiul nu confirmă produse viitoare, cercetătorii sugerează că tehnologia ar putea fi utilizată în dispozitive purtabile pentru controlul altor gadgeturi. Printre scenariile posibile: controlul dispozitivelor AR/VR , precum Apple Vision Pro; interacțiune fără atingere cu iPhone, Mac sau Apple Watch ; controlul protezelor robotice sau avatarurilor virtuale. Tehnologia ar putea funcționa printr-un dispozitiv purtat la încheietură care interpretează semnalele musculare ale mâinii și le transformă în comenzi digitale. O tendință în creștere în industria tech Controlul dispozitivelor prin semnale musculare devine tot mai explorat în domeniul realității augmentate și al tehnologiei purtabile. Companii precum Meta testează deja concepte similare , folosind brățări capabile să interpreteze semnale neuronale pentru controlul dispozitivelor inteligente. Potrivit cercetătorilor Apple, astfel de sisteme ar putea deschide noi metode de interacțiune cu tehnologia, mai intuitive și mai accesibile. [...]
Samsung, SK Hynix și Micron își dispută supremația memoriei AI la GTC 2026 , potrivit Digitimes , într-un moment în care cererea pentru infrastructură dedicată inteligenței artificiale transformă profund industria semiconductorilor. Conferința NVIDIA GTC, desfășurată începând cu 16 martie 2026 la San Jose, a devenit principala scenă unde liderii pieței – SK Hynix, Samsung și Micron – își prezintă cele mai avansate soluții HBM4 și își consolidează relațiile cu gigantul american. Samsung a adus în prim-plan noua generație HBM4E , un cip de memorie de generația a șaptea, capabil să atingă viteze de până la 16 Gbps per pin și o lățime de bandă de aproximativ 4,0 TB/s. Compania mizează pe integrarea completă a componentelor pentru servere AI, incluzând atât memoria HBM, cât și soluții de stocare și module dedicate procesoarelor, în special pentru platforma NVIDIA Vera Rubin . SK Hynix, considerată lider în livrările actuale de HBM, a prezentat o gamă extinsă de produse deja utilizate în ecosistemul NVIDIA, dar și soluții noi orientate spre eficiență și scalabilitate: memorii HBM4 și HBM3E integrate în acceleratoare AI module LPDDR5X utilizate în supercomputere AI soluții de stocare avansate, inclusiv eSSD optimizate pentru centre de date În paralel, Micron își accelerează intrarea în producția de masă pentru HBM4, încercând să recupereze decalajul și să obțină contracte strategice în zona platformelor AI. Contextul este unul de presiune majoră asupra industriei: cererea pentru AI crește rapid, iar estimările indică scumpiri semnificative ale memoriei și posibile blocaje în aprovizionare până spre finalul deceniului. În acest ecosistem, NVIDIA joacă rolul central, stabilind standardele tehnologice și direcția de dezvoltare. GTC 2026 confirmă astfel o schimbare de paradigmă: memoria de mare viteză nu mai este un element secundar, ci devine nucleul competiției globale pentru performanță în inteligența artificială. [...]
Google Cloud și Nvidia introduc GPU-uri fracționate pentru costuri mai mici în AI , potrivit Google Cloud , într-un parteneriat extins anunțat la GTC 2026, care vizează accelerarea adoptării inteligenței artificiale în mediul enterprise. GPU-uri „la porție” pentru companii Noutatea centrală este lansarea mașinilor virtuale G4 fracționate, care permit împărțirea unui GPU Nvidia RTX Pro 6000 în mai multe segmente: 1/8 GPU – pentru sarcini ușoare, precum desktopuri virtuale 1/4 GPU – pentru aplicații AI moderate 1/2 GPU – pentru inferență avansată și simulări Această abordare reduce costurile și oferă flexibilitate, permițând companiilor să plătească doar pentru resursele utilizate, într-un context în care cererea pentru infrastructură AI crește rapid. Integrare software și modele AI Parteneriatul merge dincolo de hardware și include integrarea profundă a tehnologiilor Nvidia în ecosistemul Google: Nvidia NeMo integrat în Vertex AI Nvidia Dynamo conectat la GKE Inference Gateway modele Nemotron 3 disponibile în Vertex AI Model Garden Aceste instrumente sunt concepute pentru a accelera dezvoltarea și implementarea modelelor AI complexe, inclusiv a celor de tip „agentic AI”, considerate următorul val în industrie. Infrastructură de nouă generație Google Cloud a confirmat și că va adopta sistemele Vera Rubin NVL72 în a doua jumătate a lui 2026. Acestea includ: Componentă Specificație GPU-uri 72 unități Rubin CPU-uri 36 procesoare Vera Utilizare antrenare și inferență la scară mare Clienți importanți, precum General Motors sau Salesforce, folosesc deja infrastructura comună pentru aplicații AI avansate, inclusiv platforme autonome și sisteme de analiză complexă. Miza: dominația în AI enterprise Anunțul reflectă o direcție clară: transformarea infrastructurii AI într-un serviciu flexibil și scalabil pentru companii. Nvidia și Google Cloud încearcă astfel să răspundă competiției din partea Amazon și Microsoft, dar și să capitalizeze cererea tot mai mare pentru modele AI capabile să opereze autonom. În paralel, Nvidia promovează ideea că „tokenii devin o resursă economică”, sugerând că viitorul industriei va depinde nu doar de puterea de calcul, ci și de eficiența utilizării acesteia. [...]
Nvidia a lansat DLSS 5 și un cip AI pentru centre de date spațiale , potrivit CNBC , marcând o dublă direcție strategică: grafică avansată pentru jocuri și extinderea inteligenței artificiale în orbită. Anunțul a fost făcut de CEO-ul Jensen Huang în cadrul conferinței GTC 2026 din San Jose. DLSS 5: un salt major în grafica jocurilor Noua versiune DLSS 5 schimbă abordarea clasică a randării, introducând un model neuronal capabil să reconstruiască în timp real lumina, materialele și detaliile scenelor la rezoluții de până la 4K. Spre deosebire de versiunile anterioare, care îmbunătățeau performanța prin upscaling, această tehnologie „înțelege” scena și adaugă detalii fotorealiste direct la nivel de pixeli. Printre elementele cheie: randare neuronală în timp real control artistic păstrat pentru dezvoltatori suport anunțat de studiouri mari precum Ubisoft, Capcom sau Warner Bros. DLSS 5 este programat pentru lansare în toamna lui 2026, însă demonstrațiile actuale arată cerințe hardware ridicate, fiind necesare două plăci video RTX 5090 pentru rulare optimă. AI în spațiu: Vera Rubin Space-1 Nvidia a prezentat și Vera Rubin Space-1 , un modul de calcul proiectat pentru funcționare în orbită, destinat centrelor de date spațiale. Acesta ar oferi de până la 25 de ori mai multă putere de procesare AI comparativ cu GPU-ul H100. Caracteristici principale: optimizat pentru analiză în timp real și operațiuni autonome adaptat condițiilor extreme din spațiu (radiații, lipsa convecției) destinat viitoarelor infrastructuri de tip „data center orbital” Compania colaborează deja cu parteneri precum Axiom Space și Planet Labs, iar primul test ar putea avea loc în noiembrie 2026, prin lansarea unui satelit echipat cu acest modul. Provocări și miză Deși ambițiile sunt mari, Nvidia recunoaște dificultățile tehnice, în special legate de răcirea sistemelor în spațiu. Totuși, interesul pentru centre de date orbitale crește, pe fondul accesului la energie solară continuă și al cererii uriașe pentru putere de calcul AI. Prin aceste anunțuri, Nvidia încearcă să își consolideze poziția atât în industria jocurilor, cât și în infrastructura globală de inteligență artificială, extinzând competiția dincolo de Pământ. [...]
OpenAI își schimbă strategia și se concentrează pe programare și clienți business , potrivit The Wall Street Journal , într-o mișcare care marchează o retragere din proiectele secundare și o încercare de a valorifica mai eficient avantajul tehnologic. Decizia este analizată de CEO-ul Sam Altman și de Mark Chen , iar angajații urmează să primească detalii oficiale în perioada următoare, după ce planul a fost deja prezentat intern de Fidji Simo ca un efort de a fixa direcția companiei pe activitățile esențiale. Schimbarea nu vine din senin, ci continuă o serie de ajustări începute încă din 2025, când OpenAI a suspendat inițiative precum publicitatea, agenți pentru sănătate sau funcții de cumpărături, pentru a redirecționa resursele către îmbunătățirea ChatGPT. Noua etapă merge însă mai departe și stabilește două priorități clare: dezvoltarea instrumentelor de programare extinderea soluțiilor pentru companii Această repoziționare apare pe fondul unei competiții intense, în special cu Anthropic, ale cărei modele sunt percepute ca fiind mai performante în sarcini de codare. Deși OpenAI susține că produsul său Codex și-a triplat numărul de utilizatori săptămânali din ianuarie 2026, piața rămâne una disputată, iar integrarea în ecosisteme populare devine decisivă. În paralel, conducerea companiei consideră că principala problemă nu mai este capacitatea tehnologică, ci implementarea în mediul real. Directorul financiar Sarah Friar sublinia încă din ianuarie că obiectivul pentru 2026 este „adopția practică”, adică transformarea capabilităților AI în instrumente utilizate zilnic de companii și instituții. Câteva repere relevante pentru contextul actual: Indicator Valoare estimată Utilizatori săptămânali ChatGPT peste 900 milioane Venituri recurente anuale peste 20 miliarde dolari Evaluare companie (martie 2026) aproximativ 730 miliarde dolari În acest context, presiunea este dublă: competiția tehnologică și nevoia de a demonstra că investițiile masive pot genera venituri sustenabile, mai ales în perspectiva unei posibile listări la bursă spre finalul anului 2026. Practic, OpenAI încearcă să treacă de la statutul de lider în cercetare la cel de jucător dominant în aplicații comerciale. [...]
Microsoft reduce discret integrarea Copilot în Windows 11 , potrivit Windows Central , renunțând la mai multe funcții anunțate încă din 2024 și schimbând strategia privind inteligența artificială din sistemul de operare. Decizia vizează în special eliminarea sau amânarea unor integrări directe în zone cheie precum Setări, notificări și File Explorer, acolo unde Copilot ar fi trebuit să devină un asistent omniprezent. Inițial, Microsoft promitea o integrare profundă a Copilot în Windows 11, inclusiv sugestii inteligente în notificări sau acțiuni directe în File Explorer fără deschiderea altor aplicații. La aproape doi ani de la anunț, aceste funcții nu au mai fost lansate, nici măcar în versiuni de test. În schimb, compania a ales să păstreze unele funcționalități de inteligență artificială, dar fără eticheta Copilot și cu o prezență mai discretă. Ce se schimbă concret în Windows 11: integrarea Copilot în notificări este, cel mai probabil, abandonată; aplicația Setări include căutare semantică, dar fără branding Copilot; File Explorer oferă acțiuni asistate de AI, însă trimite utilizatorul către alte aplicații; infrastructura „Copilot Runtime” a fost redenumită în „Windows AI APIs”. Microsoft recunoaște că unele funcții prezentate public pot fi modificate sau chiar eliminate în funcție de feedback-ul utilizatorilor. Surse citate de publicație indică faptul că gigantul american încearcă în 2026 să reducă ceea ce este perceput drept „supraîncărcare cu AI” în Windows 11 , după critici legate de aglomerarea inutilă a sistemului. Noua direcție nu înseamnă renunțarea la inteligența artificială, ci o utilizare mai atentă și opțională a acesteia. Funcțiile AI vor rămâne acolo unde sunt utile, dar vor putea fi dezactivate mai ușor, iar brandingul Copilot va fi rezervat în special serviciilor din ecosistemul Microsoft 365. În esență, Microsoft încearcă să corecteze percepția negativă creată de integrarea agresivă a AI, mizând pe o experiență mai echilibrată și mai puțin intruzivă pentru utilizatori. [...]
