Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Baidu a lansat oficial modelul Ernie 5.0, pretinzând că depășește performanțele OpenAI și Google în domeniul inteligenței artificiale – informează China Daily. Compania chineză susține că noul său model multimodal depășește GPT-5-High și Gemini 2.5-Pro în capacitățile de raționament și înțelegere, cu rezultate superioare în peste 40 de teste de referință, deși evaluările independente nu au fost încă publicate.
Lansarea a avut loc joi, în cadrul unei conferințe organizate la Shanghai, și reprezintă un moment definitoriu în strategia Chinei de a rivaliza direct cu giganții tehnologici occidentali pe frontul AI. Modelul, denumit complet Wenxin Big Model 5.0, integrează 2,4 trilioane de parametri și utilizează o arhitectură unificată autoregresivă care permite procesarea simultană a textului, imaginilor, videoclipurilor și sunetelor într-un singur sistem. Această abordare diferă de soluțiile occidentale ce apelează, în general, la „fuziunea târzie” a datelor din surse multiple.
Vicepreședintele Baidu, Wu Tian, a explicat că tehnologia „native full-modal” permite integrarea completă și optimizarea colaborativă a caracteristicilor multimodale, făcând ca modelul să funcționeze mai eficient și cu mai multă coerență în răspunsuri complexe. De asemenea, Ernie 5.0 include o structură mixture-of-experts la scară ultra-largă, activând mai puțin de 3% dintre parametri în timpul inferenței – o alegere care, potrivit Baidu, crește semnificativ eficiența de procesare fără a sacrifica performanța.
Performanțele modelului Ernie 5.0 (conform Baidu):
Lansarea a avut și un impact bursier imediat: acțiunile Baidu listate la Hong Kong au crescut cu peste 4%, atingând 160,10 dolari HK – cel mai înalt nivel din ultimii aproape trei ani – într-o zi în care indicele Hang Seng a înregistrat un ușor recul. De altfel, în ultimele două luni, titlurile companiei au crescut cu peste 40%, susținute de entuziasmul investitorilor în jurul inițiativelor AI, dar și de anunțul legat de listarea în Hong Kong a diviziei de cipuri AI, Kunlunxin.
Baidu mai anunță că Ernie 5.0 este deja disponibil pentru publicul larg prin aplicația oficială și website-ul companiei, iar pentru firme și dezvoltatori prin platforma cloud Qianfan. Totodată, potrivit Wall Street Journal, asistentul AI al companiei a depășit pragul de 200 de milioane de utilizatori activi lunar, în timp ce rivalul Alibaba, cu chatbotul Qwen, a atins 100 de milioane de utilizatori în doar două luni de la lansarea versiunii beta publice, în noiembrie 2025.
Pentru calibrări specializate, Baidu a colaborat cu 835 de experți din domenii precum tehnologia, sănătatea, educația și finanțele, pentru a rafina cunoștințele și evaluările modelului. Deși rezultatele prezentate de Baidu sunt impresionante, comunitatea internațională așteaptă teste independente pentru a confirma aceste performanțe.
Lansarea Ernie 5.0 semnalează o nouă fază în competiția globală pentru supremația în inteligență artificială, în care China își consolidează poziția nu doar ca utilizator, ci și ca inovator de vârf în tehnologia AI.
Recomandate
Utilizatorii de iPhone 17 ar putea rămâne fără unele funcții majore de inteligență artificială în iOS 27 , potrivit Android Headlines — un semnal că Apple ar putea condiționa următorul val de capabilități AI de hardware mai nou, cu efect direct asupra ciclului de înlocuire a telefoanelor. Informația, așa cum este prezentată în material, indică o posibilă segmentare a funcțiilor AI în viitoarea versiune iOS 27, astfel încât nu toate modelele recente să primească aceleași capabilități. Pentru utilizatori, miza este practică: accesul la funcții noi nu ar mai depinde doar de actualizarea software, ci și de generația de dispozitiv. De ce contează: AI ca diferențiator de produs și motiv de upgrade Dacă aceste limitări se confirmă, Apple ar folosi AI nu doar ca „feature” de software, ci ca argument comercial pentru trecerea la modele mai noi. În termeni operaționali, asta înseamnă că o parte dintre utilizatori ar putea avea o experiență diferită pe iOS 27, chiar dacă rulează aceeași versiune de sistem de operare. Materialul nu oferă, în fragmentul disponibil, o listă completă a funcțiilor AI care ar urma să lipsească pe iPhone 17 și nici criteriile tehnice exacte (de exemplu, cerințe de procesare pe dispozitiv). Limitarea trebuie tratată ca atare: este o informație de tip „ar urma”, nu o confirmare oficială din partea Apple. Ce ar trebui urmărit în continuare Pentru a evalua impactul real, relevante vor fi: ce funcții AI sunt încadrate drept „majore” și dacă rulează local (pe telefon) sau în cloud; ce modele vor fi eligibile și care este pragul hardware (cip, memorie etc.); dacă Apple va comunica explicit diferențele între generații odată cu detaliile despre iOS 27. [...]
Dataland mizează pe infrastructură de date și senzori pentru a transforma arta IA într-o experiență personalizată , într-un model care împinge muzeele spre investiții tehnologice comparabile cu cele din centrele de date, potrivit Mediafax . Noul spațiu se inaugurează sâmbătă la Los Angeles și este prezentat ca primul muzeu din lume dedicat integral operelor produse de inteligența artificială. Muzeul este amplasat în centrul orașului, în complexul Grand LA proiectat de Frank Gehry, vizavi de Sala de Concerte Walt Disney. Proiectul este semnat de artistul turco-american Refik Anadol și partenerul său Efsun Erkiliç, care susțin ideea că „mașinile pot fi aliați, mai degrabă decât amenințări”. Anadol a declarat pentru Los Angeles Times, potrivit Le Figaro: „Sistemul este opera de artă.” O „vizită” construită din date biometrice și senzori Dataland îmbină imaginea, sunetul și parfumul, iar experiența este ajustată în funcție de datele colectate de la vizitatori. La intrare, fiecare primește un dispozitiv purtat la încheietura mâinii, similar unui ceas inteligent, care măsoară ritmul cardiac, emoțiile și temperatura; aceste informații influențează elementele vizuale, care variază în funcție de public, conform Forbes. În paralel, senzori montați pe pereți urmăresc mișcările vizitatorilor. Infrastructura tehnică descrisă în material include: o cameră principală cu 84 de proiectoare și 1,5 miliarde de pixeli; sunet redat prin aproximativ 250 de difuzoare; parfumuri realizate în colaborare cu L’Oréal Luxe; un total de zece milioane de linii de cod pentru întregul sistem. Dimensiunea proiectului: galerii, dar și spațiu dedicat serverelor Muzeul acoperă 2.300 de metri pătrați și include cinci galerii, completate de aproape 1.000 de metri pătrați de spațiu pentru servere. În articol, Dataland este descris ca punctul culminant al activității lui Anadol, care a mai realizat proiecții pe pereții Disney Hall (2018) și o instalație în holul Muzeului de Artă Modernă din New York (2022). „Large Nature Model”, antrenat pe imagini și date din natură Baza tehnologică a proiectului este un model dezvoltat de studio, numit „Large Nature Model”. Spre deosebire de sisteme precum ChatGPT, antrenate pe text, acesta ar fi fost alimentat exclusiv cu imagini și date din lumea naturală: peste 500 de milioane de imagini reprezentând 2,2 milioane de specii, furnizate de Smithsonian Institution, Muzeul de Istorie Naturală din Londra, Laboratorul de Ornitologie Cornell, iNaturalist și Getty, potrivit Los Angeles Times. Studioul afirmă că a făcut și expediții proprii în 16 păduri tropicale și că arhiva include 50 de milioane de cântece de păsări, inclusiv o înregistrare din 1987 a ultimului cântec cunoscut al unui Kauai Moho, specie dispărută. În lipsa unor informații despre buget, prețuri de bilete sau venituri estimate, impactul economic nu poate fi cuantificat din datele publicate; însă dimensiunea spațiului pentru servere și nivelul de instrumentare (senzori, proiecție, audio, date biometrice) indică o direcție operațională în care muzeul devine, practic, și o platformă tehnologică. [...]
HyperLight a atras 80 mil. dolari (aprox. 368 mil. lei) într-o rundă condusă de jucători-cheie din lanțul de producție hardware , un semnal că industria începe să parieze pe o alternativă la siliciu pentru interconectările optice necesare clusterelor uriașe de GPU-uri, potrivit The Next Web . Pe măsură ce infrastructura de inteligență artificială se extinde spre sute de mii de GPU-uri, „gâtul de sticlă” se mută de la cipuri la legăturile dintre ele: conexiunile din cupru, folosite pentru a transporta date, ajung la limite de viteză și consum energetic. În acest context, industria încearcă să mute traficul de date pe fibră/optică, adică pe lumină. Pariul HyperLight: niobat de litiu în strat subțire, nu siliciu HyperLight, companie desprinsă din Harvard și cu sediul în Cambridge (Massachusetts), dezvoltă componente pe bază de „thin-film lithium niobate” (TFLN) – niobat de litiu în strat subțire –, un material folosit pentru a converti semnale electrice în semnale optice la viteză mare, cu consum redus și pierderi mici, conform aceleiași surse. Majoritatea competitorilor construiesc optica pe siliciu („silicon photonics”). HyperLight susține că TFLN poate performa mai bine, mai ales pe măsură ce cresc vitezele de interconectare. Compania spune că platforma sa „Chiplet” ar acoperi, într-un design fabricabil, atât legături scurte din centrele de date, cât și conexiuni mai lungi, de tip telecom. În stadiul actual, HyperLight afirmă că: produse la 200G per bandă sunt deja livrate; componente la 400G per bandă sunt în faza de testare la clienți („sampling”). De ce contează: finanțarea vine de la cei care pot fabrica și cumpăra tehnologia Miza rundei nu este doar suma, ci componența investitorilor. Finanțarea a fost condusă de MediaTek , iar printre investitori se află Foxconn și Jabil (producție/assemblare), UMC (turnătorie/„foundry”), EDBI (Singapore), CDIB-TEN Capital (Taiwan) și Qatar Investment Authority. Publicația interpretează această structură ca pe un indiciu de „aliniere de ecosistem”: adică firmele care ar putea produce la scară și integra tehnologia în lanțurile lor de aprovizionare au un interes direct în reușita ei. CEO-ul Mian Zhang este citat astfel: „Această finanțare este despre mai mult decât capital. Este despre alinierea ecosistemului.” Ce urmează și care este limita informațiilor Potrivit articolului, banii vor merge către capacitate de producție , calificarea la clienți (procesul prin care un furnizor este validat pentru utilizare în produse/instalații) și relații mai strânse cu partenerii de tip foundry . În același timp, The Next Web notează explicit o rezervă: afirmațiile tehnice sunt ale companiei , iar o parte dintre investitori ar beneficia direct dacă TFLN devine materialul dominant pentru interconectările optice din infrastructura AI. În final, adoptarea la scară va depinde de piață și de capacitatea de a produce în volum, nu de anunțul de finanțare. [...]
Google își folosește bilanțul pentru a atrage clienți de centre de date către propriile cipuri TPU, replicând mecanismele de finanțare care au alimentat ascensiunea Nvidia , potrivit The Next Web . Miza nu este doar tehnologică, ci financiară: garanții și structuri de tip „finanțare circulară” pot muta cererea de la GPU-urile Nvidia către alternative, dar cresc și dependența industriei de datorie pentru extinderea infrastructurii AI. Garanții de miliarde pentru a împinge TPU-urile în centrele de date Un exemplu central este un cluster de centre de date pentru AI din vestul statului New York, cunoscut ca Lake Mariner . Acolo, Google ar fi oferit o garanție financiară de 3,2 miliarde de dolari (aprox. 14,7 miliarde lei), conform unei investigații The Wall Street Journal citate de publicație. Dezvoltatorii sitului, TeraWulf și furnizorul de cloud FluidStack (susținut de Google), ar urma să închirieze putere de calcul de la mii de unități TPU ale Google către Anthropic . Efectul economic al garanției este reducerea costului finanțării: centrul de date poate atrage datorie mai ieftină, un mecanism pe care Nvidia l-ar fi folosit în mod repetat pentru a stimula cererea pentru propriile cipuri. „Finanțarea circulară”: banii se întorc sub formă de comenzi de cipuri A doua tactică descrisă este „finanțarea circulară”, un aranjament în care o parte din banii investiți de producătorul de cipuri se întorc la acesta sub formă de achiziții ale propriilor produse. În aceeași logică, Google ar susține mai multe proiecte legate de Anthropic, inclusiv: un centru de date de 7 miliarde de dolari (aprox. 32,2 miliarde lei) numit River Bend, lângă Baton Rouge; încă 1,4 miliarde de dolari (aprox. 6,4 miliarde lei) în garanții pentru un contract de închiriere de capacitate de calcul în Colorado City, Texas. Aceste inițiative se suprapun peste un acord amplu de capacitate de calcul între Google și Broadcom (menționat de publicație) și peste un aranjament de credit privat de circa 35 miliarde de dolari (aprox. 161 miliarde lei), intermediat de Apollo și Blackstone, care cumpără TPU-uri Google și le închiriază către Anthropic. De ce contează: presiune reală pe „șanțul” Nvidia, dar și risc mai mare pe datorie Google nu mai păstrează TPU-urile doar pentru uz intern. Publicația notează că, în mai, compania a spus că va începe să vândă TPU-uri direct clienților și a prezentat primul cip construit special pentru „inferință” (rularea interogărilor AI, nu antrenarea modelelor). Totodată, Google a anunțat un acord de 5 miliarde de dolari (aprox. 23 miliarde lei) cu Blackstone pentru lansarea unei companii de cloud care vizează furnizori susținuți de Nvidia, precum CoreWeave și Nebius, și a indicat luna aceasta că ar urma să strângă 85 miliarde de dolari (aprox. 391 miliarde lei) capital propriu, în mare parte pentru infrastructură AI. Pe partea operațională, argumentul de cost începe să apară: Citadel Securities, un utilizator timpuriu, spune că rulează unele sarcini cu costuri cu 30% mai mici și cu viteze de până la patru ori mai mari pe TPU-uri. Nvidia, care deține „peste 90%” din piața cipurilor pentru AI, își apără poziția prin ecosistemul software CUDA și hardware-ul ușor de integrat. Jensen Huang a minimalizat amenințarea, susținând că Anthropic ar fi singurul client extern important pentru TPU-uri și provocând Google să demonstreze că cipurile sunt mai ieftine. Pentru piață, testul real este dacă Google poate transforma avantajul de bilanț într-o schimbare de comportament la nivelul centrelor de date. Dacă modelul prinde, competiția pe cipuri AI se mută parțial din laborator în zona de finanțare — cu un efect secundar: extinderea AI devine și mai dependentă de structuri alimentate de datorie și de mecanisme „circulare”, care pot amplifica riscul în cazul unei încetiniri a cererii. [...]
Marile companii încep să plafoneze folosirea AI în interior, pe fondul unei creșteri rapide a costurilor , iar primele măsuri vizează direct bugetele și consumul de „tokenuri” (unități de calcul folosite la tarifarea interogărilor), potrivit Ziarul Financiar . Amazon, Walmart, Uber, Cisco și Meta sunt printre grupurile care au trecut de la încurajarea adoptării la impunerea de limite și control mai strict al cheltuielilor, pe măsură ce implementarea la scară largă devine tot mai scumpă. Schimbarea vine într-un moment în care companiile trec de la utilizări relativ simple (chatboți și asistenți digitali) la „agenți AI” care pot executa autonom sarcini complexe. Acești agenți cer mai multă putere de calcul și, implicit, cresc factura operațională. Un factor care amplifică presiunea pe bugete este schimbarea modelelor comerciale ale furnizorilor. Potrivit materialului, OpenAI și Anthropic migrează de la abonamente fixe către tarifare bazată pe tokenuri, ceea ce înseamnă că firmele ajung să plătească direct pentru fiecare interogare și pentru fiecare flux automatizat. Sam Altman este citat spunând că, în 2026, costul utilizării AI a devenit una dintre principalele preocupări ale clienților. Plafonări și restricții: primele exemple concrete Ziarul Financiar notează două măsuri punctuale care ilustrează direcția: Uber a introdus un plafon de 1.500 de dolari pe lună (aprox. 6.900 lei) pentru consumul individual de tokenuri AI, după ce și-a epuizat bugetul alocat pentru 2026 încă din aprilie. Walmart a limitat utilizarea agenților AI interni prin restricționarea numărului de tokenuri disponibile angajaților. Mesajul operațional este că AI nu mai este tratată doar ca un instrument „gratuit” de productivitate, ci ca o resursă care trebuie bugetată și guvernată, similar cu alte costuri de infrastructură. De ce cresc costurile: agenții AI pot rula „în paralel” Executivi din industrie avertizează că presiunea se va accentua odată cu răspândirea agenților AI. Spre deosebire de chatboți, un singur angajat poate folosi simultan zeci sau chiar sute de agenți care rulează permanent și consumă resurse de calcul continuu, ceea ce duce la costuri recurente mai mari. În plus, analiștii Goldman Sachs estimează că utilizarea agenților AI va determina o creștere de 24 de ori a consumului de tokenuri până în 2030, ceea ce ar putea agrava deficitul global de cipuri în următoarele 12–18 luni , potrivit articolului. Efecte și pentru companiile mai mici, plus presiune competitivă din China Creșterea facturilor nu este limitată la giganți. Workato, o firmă de software, a raportat că factura sa pentru AI a crescut de șapte ori într-o singură zi după trecerea la tarifarea pe tokenuri introdusă de Anthropic. Pe partea de competiție, datele platformei OpenRouter arată că modelele chinezești au depășit omologii americani în consumul de tokenuri, avantajate de costuri energetice mai mici și modele mai eficiente, care le permit să ofere servicii la prețuri mai reduse. În concluzie, pe măsură ce utilizarea AI se extinde în procesele interne, costul infrastructurii și al consumului devine o problemă strategică pentru companii, comparabilă ca importanță cu alegerea tehnologiei în sine. [...]
Comisia Europeană își automatizează o parte din munca de extindere cu un instrument intern de inteligență artificială , folosit pentru a verifica dacă legislația țărilor candidate este aliniată la regulile UE, pe fondul accelerării dosarelor de aderare și al presiunii pe resursele administrative, potrivit Digi24 , care citează Politico. Instrumentul, descris de doi funcționari implicați în extindere, este o creație proprie a Comisiei Europene. Executivul UE a lansat în 2024 GPT@EC, un instrument de inteligență artificială generativă destinat personalului, invocând temeri de confidențialitate și securitate legate de utilizarea unor servicii americane precum ChatGPT și Claude. Miza este una operațională: mai multe țări avansează simultan în procesul de aderare, ceea ce pune presiune pe Direcția Generală pentru Extindere și Vecinătatea de Est (DG ENEST) , structura care gestionează dosarele de aderare. În acest context, Ucraina și Republica Moldova au intrat luni în prima fază a procesului de aderare, iar Muntenegru a închis încă două capitole de aderare în această săptămână, ajungând la 16 din 33. În paralel, Albania ar înregistra progrese, în timp ce cererile Serbiei, Bosniei și Herțegovinei, Kosovo, Macedoniei de Nord și Georgiei au avansat lent sau s-au blocat. Totodată, Islanda urmează să organizeze în august un referendum pentru a decide dacă își relansează demersul de aderare, pe fondul unui context geopolitic care a crescut urgența extinderii, după invazia Rusiei în Ucraina și amenințările președintelui american Donald Trump privind anexarea Groenlandei. Comisarul pentru extindere, Marta Kos, a indicat ritmul accelerat al activității din ultimul an și jumătate: „În ultimele 16, 17 luni, am realizat mai mult decât în cei 15 ani anteriori.” Rezerve din partea țărilor candidate: AI, util mai ales la sarcini simple Potrivit Politico, există scepticism în rândul unor reprezentanți ai țărilor candidate privind utilizarea inteligenței artificiale pentru evaluări complexe. Doi funcționari din două țări candidate diferite au spus că instrumentul ar trebui folosit mai degrabă pentru traduceri și sarcini simple, nu pentru chestiuni cu grad ridicat de complexitate, invocând riscul de erori. Cadru de utilizare în instituțiile UE Articolul mai notează că și alte departamente ale Comisiei folosesc instrumente de inteligență artificială. În același timp, toate cele trei instituții principale ale UE au interzis personalului să utilizeze videoclipuri și imagini generate artificial în comunicările oficiale. [...]
