Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Industria roboților umanoizi atrage capital speculativ înainte ca tehnologia să fie pregătită pentru utilizare în masă, iar volatilitatea de după listarea Unitree arată cât de mult pariază investitorii pe un „moment ChatGPT” al roboticii, potrivit Agerpres. CEO-ul Unitree, Wang Xingxing, spune că industria se apropie de un punct de inflexiune pentru „inteligența încorporată” (AI integrată direct în roboți), dar avertizează că saltul major de software ar putea veni abia în câțiva ani.
Unitree, unul dintre cei mai cunoscuți producători chinezi de roboți umanoizi, a avut o evoluție bursieră abruptă: după ce acțiunile au crescut de aproape șase ori la debutul pe bursa din Shanghai, au scăzut cu 11% în ziua următoare. Mișcarea evidențiază entuziasmul puternic pentru un sector încă la început, susținut politic la Beijing, dar care nu a livrat încă un „moment de cotitură” comparabil cu cel produs de ChatGPT pentru modelele lingvistice.
Wang Xingxing descrie „descoperirea” ca pe momentul în care roboții vor putea fi trimiși în medii necunoscute și vor executa majoritatea sarcinilor pe baza unor instrucțiuni simple, primite prin voce sau text.
„Sperăm ca, în viitor, să putem vedea un robot care, introdus într-o gospodărie necunoscută, să poată îndeplini cu succes aproximativ 80% dintre sarcini prin comenzi transmise prin voce sau text.”
În viziunea sa, acesta ar fi începutul unei „creșteri explozive” pentru industrie. Totuși, CEO-ul Unitree a nuanțat așteptările: un salt major în software ar putea apărea în doi-trei ani într-un scenariu optimist, sau în cinci până la zece ani.
Cea mai mare investiție a Unitree, atât ca finanțare, cât și ca forță de muncă, este direcționată către modele de tip „world model” – sisteme de simulare fizică bazate pe AI, menite să ajute roboții să înțeleagă și să navigheze lumea reală. Wang Xingxing admite însă că industria „rămâne în urmă” la aplicarea acestor modele în scenarii din viața reală.
El mai spune că roboții umanoizi nu sunt încă suficient de capabili pentru implementare în masă, iar principalele limitări țin de modelele AI care stau la baza deciziilor și interacțiunilor.
Unitree este cel mai mare producător mondial de „câini-robot” și al doilea cel mai mare producător de roboți umanoizi, raportat la livrări, conform datelor din industrie citate în material. Compania s-a făcut cunoscută prin demonstrații coregrafiate (dans, kung-fu), însă își implementează tot mai mult roboții în medii industriale; potrivit documentației de listare, majoritatea clienților sunt universități și instituții de cercetare.
La nivel de piață, un organism chinez din industria roboților umanoizi afirmă într-un raport că China a livrat peste 40.000 de roboți umanoizi în prima jumătate a anului și ar reprezenta 97% din livrările globale. În același timp, deși roboții sunt introduși treptat în fabrici și depozite logistice, ei rămân mai puțin eficienți decât lucrătorii umani în majoritatea aplicațiilor.
Roboții umanoizi au devenit și un front al rivalității tehnologice SUA–China. Luna trecută, Comisia Federală pentru Comunicații din SUA a interzis importurile viitoare de roboți umanoizi și patrupezi fabricați în străinătate, invocând securitatea națională, o decizie care lovește direct producătorii chinezi. În paralel, mai multe companii prezente la World Robot Conference de la Beijing au spus că vor să se extindă pe piețe externe.
În acest context, mesajul din piață este dublu: capitalul se mișcă rapid pe promisiunea unei automatizări „generaliste”, dar calendarul tehnologic rămâne incert, iar accesul la piețe cheie poate fi limitat de reglementări și tensiuni geopolitice.
Recomandate
Alianța chineză WAICO își extinde rapid baza de membri , într-un moment în care SUA pregătesc un demers care ar limita participarea țărilor la inițiative paralele de guvernanță a inteligenței artificiale, potrivit The Next Web . Miza pentru companii și guverne este una de reglementare și acces la piețe: se conturează presiuni pentru „aliniere” între două cadre concurente, cu riscul fragmentării regulilor și al cooperării internaționale. WAICO (World AI Cooperation Organisation) a adăugat nouă membri în luna de la înființare, urcând de la 29 de semnatari la 38, conform South China Morning Post (citată de publicație). Organizația a fost semnată la Shanghai pe 16 iulie, la un an după ce premierul Li Qiang a propus-o la World AI Conference. Washington încearcă să reducă „dublarea” inițiativelor În paralel, Departamentul de Stat al SUA ar fi redactat o scrisoare către 35 de țări semnatare ale „AI Opportunity Statement”, prin care le-ar avertiza împotriva „inițiativelor duplicative”, cu formularea „a face parte din toate înseamnă a nu face parte din nimic”. Documentul are însă două limitări importante: este nedatat și, „de săptămâna trecută”, era încă netrimis; în plus, nu menționează explicit China sau WAICO, deși ținta ar fi ușor de dedus din context. Scrisoarea ar urmări să protejeze „ Pax Silica ”, un grup lansat în decembrie 2025, cu șapte fondatori: SUA, Regatul Unit, Japonia, Coreea de Sud, Singapore, Australia și Israel. Declarația Pax Silica are acum 25 de semnatari, iar AI Opportunity Statement a fost semnată de 35 de țări în iunie. „Suveranitatea digitală”, ridicată la rang de doctrină și instituție Pe fond, Beijingul își ancorează mesajul în conceptul de „suveranitate digitală” – ideea că statele au dreptul să-și aleagă independent traiectoria de dezvoltare tehnologică și regulile aferente. China a formalizat această linie într-un document depus la ONU, „ Position Paper on Global Cyber Governance in the Digital Intelligent Age ”, publicat pe 23 iulie, structurat în jurul formulei „respectarea suveranității digitale și promovarea dezvoltării pentru toți”. Documentul a fost prezentat la prima reuniune a „UN Global Mechanism” privind tehnologiile informației și comunicațiilor în securitatea internațională, desfășurată la New York între 20 și 24 iulie. Publicația notează că ideea nu este nouă, dar devine „portantă” acum, pentru că are în spate o instituție (WAICO) și se definește în opoziție cu o inițiativă americană. De ce contează pentru piață: risc de fragmentare și „diplomație” prin modele deschise Problema pentru Washington este aritmetica: lista WAICO (38) și lista Pax Silica (25) nu sunt mutual exclusive, iar suprapunerea este exact ceea ce scrisoarea ar încerca să oprească. În termeni practici, asta poate însemna presiuni asupra statelor (și, indirect, asupra companiilor) să aleagă un cadru de cooperare și reguli, cu efecte asupra accesului la tehnologii, standarde și piețe. În același timp, competiția se poartă și prin distribuția de modele AI. Publicația citează date „per Hugging Face” potrivit cărora familia de modele Qwen a Alibaba a depășit trei miliarde de descărcări în șase luni și are peste 300.000 de modele derivate, comparativ cu 418 milioane pentru Gemma (Google) și 227 milioane pentru Llama (Meta) „de-a lungul lui 2026”. În această logică, „greutățile deschise” (parametrii unui model publicați pentru reutilizare) devin un instrument de influență pe care controalele la export îl ating mai greu. Separat, China ar fi promis 5.000 de locuri de formare AI pentru țările în curs de dezvoltare, potrivit presei de stat – o cifră pe care publicația precizează că nu a putut fi confirmată independent. Ce urmează: două inițiative active, iar „terenul neutru” rămâne ONU În timp ce WAICO își consolidează secretariatul la Shanghai, scrisoarea americană rămâne, deocamdată, neexpediată. Ca posibil spațiu de arbitraj, publicația amintește că ONU a creat în august 2025 un „panel științific independent” pentru AI și un dialog global pe guvernanța AI, iar prima rundă de dialog a avut loc la Geneva în iulie. În lipsa unei convergențe rapide, semnalele din ambele tabere indică o competiție tot mai explicită pentru reguli, alianțe și acces la ecosisteme tehnologice. [...]
Richard Sutton avertizează că dependența de date sintetice poate împinge AI-ul într-o fundătură operațională , într-un moment în care marile laboratoare caută soluții rapide la epuizarea datelor „naturale” de antrenare, potrivit The Next Web . Câștigător al Premiului Turing 2024 (împreună cu Andrew Barto) pentru contribuțiile la „învățarea prin întărire” (reinforcement learning), Sutton numește pivotarea industriei către date sintetice „o mare greșeală”. Declarația a fost făcută pe podcastul „Training Data” al Sequoia Capital, iar miza, dincolo de polemică, este una practică: dacă industria își bazează următoarea generație de modele pe date generate tot de modele, riscă să optimizeze pe o copie tot mai săracă a realității — cu efecte directe asupra calității produselor AI, mai ales în domenii care cer înțelegerea oamenilor și a lumii fizice. De ce spune Sutton că „datele sintetice” sunt o soluție riscantă Sutton își construiește critica pe două idei punctuale, nu pe o respingere totală a datelor sintetice. Nu poți genera „sintetic” mintea altor oameni În formularea lui, „nu există nicio cale să avem date sintetice pentru mințile altor oameni”. Cu alte cuvinte, în zone precum comportament uman, preferințe, intenții sau motivații, datele fabricate riscă să reflecte presupunerile celui care le generează, nu realitatea. Simulările lumii fizice sunt inevitabil incomplete Sutton argumentează că „lumea este infinit de complexă”, iar orice simulare este, în esență, microscopică față de realitate. Sub această idee stă ceea ce el numește „ipoteza lumii mari”: realitatea va fi mereu mai mare decât modelul pe care un agent îl are despre ea, deci orice simulator comprimă și pierde informație „din construcție”. O a doua critică, mai subtilă, ține de guvernanță și decizie: cineva trebuie să aleagă ce date sintetice să fie generate, iar asta „strecoară” judecata umană înapoi în proces — exact tipul de intervenție pe care Sutton îl criticase în eseul său „The Bitter Lesson” (2019). Presiunea din industrie: datele „naturale” se termină Motivul pentru care companiile împing tot mai mult datele sintetice nu este contestat în material: potrivit unei estimări Epoch AI, stocul de text public generat de oameni (în jur de 300 de trilioane de tokeni) ar putea fi „consumat” integral între 2026 și 2032. În consecință, laboratoarele improvizează deja: unele companii cumpără și taie cărți second-hand pentru a obține text de dinainte de 2022, pe ideea că materialele mai noi ar fi „contaminate” de conținut generat de AI; problema nu este limitată la limba engleză: laboratoare din China ar lovi același „zid” al datelor, mai devreme, în propriul ecosistem lingvistic. Ce arată cercetarea: „colapsul modelului” nu e inevitabil, dar depinde de cum folosești datele sintetice Materialul citează și literatura științifică: un studiu din 2024 publicat în Nature (Ilia Shumailov și coautori) a găsit degradare atunci când modelele sunt antrenate recursiv pe propriile ieșiri — fenomen numit „ model collapse ” (colapsul modelului). Pe de altă parte, o lucrare semnată de Matthias Gerstgrasser, Rylan Schaeffer și coautori indică o nuanță importantă: colapsul depinde de situația în care datele sintetice înlocuiesc datele umane; dacă cele două se acumulează în paralel, efectul nu apare. Practica din marile laboratoare: date sintetice la scară foarte mare Dincolo de dezbatere, industria folosește deja date sintetice masiv. Exemplele din articol: Microsoft a antrenat Phi-4 pe aproximativ 400 de miliarde de tokeni sintetici , pe 50 de tipuri de seturi de date; Nvidia a publicat un corpus sintetic de pre-antrenare de circa 10 trilioane de tokeni pentru modelele Nemotron. Totuși, chiar materialul notează că acestea sunt și domeniile unde obiecția lui Sutton „mușcă” cel mai puțin: matematica și codul au răspunsuri verificabile, spre deosebire de modelarea minții umane sau a sistemelor fizice complexe. Alternativa propusă: „date experiențiale”, nu date fabricate Sutton promovează „datele experiențiale” — adunate de un agent care acționează în mediul său, în loc să fie asamblate dinainte. Teza a fost formulată anterior împreună cu David Silver în lucrarea „ Welcome to the Era of Experience ” (aprilie 2025), dar acum este aplicată explicit ca replică la trendul datelor sintetice. În același context, Sutton spune că limbajul ar reprezenta „poate un sfert” din inteligență, sugerând că progresul major ar veni din sisteme care învață continuu din interacțiune, nu doar din text. La final, articolul menționează că Sutton și-a lansat propriul laborator (cofondat cu fostul său student Khurram Javed) și țintește un „mind” de ordinul unui trilion de parametri, care să nu se oprească din învățare și să ruleze la 20 wați, într-un orizont de cinci până la zece ani — o ambiție care, dacă se materializează, ar muta accentul industriei de la „date fabricate” la sisteme care își produc singure experiența. [...]
Noua versiune „ChatGPT pentru adolescenți” pare ușor de ocolit, ceea ce subminează promisiunea de siguranță și complică eforturile școlilor de a limita folosirea AI la teme, potrivit Futurism . OpenAI a lansat o variantă separată, „ChatGPT for Teens”, care ar trebui să includă protecții suplimentare și controale pentru părinți, însă primele teste indică faptul că „gardurile” pot ceda rapid. OpenAI spune că utilizatorii între 13 și 17 ani vor fi trecuți „automat” pe această versiune dacă sistemul „estimează” că au sub 18 ani, fără să explice cum ajunge la această concluzie. Copiii sub 13 ani nu ar avea voie să folosească ChatGPT, deși articolul notează că restricțiile sunt ușor de evitat. Testele inițiale: refuz la început, apoi răspunsuri similare cu varianta pentru adulți Business Insider (citat de Futurism) arată că, la lansare, „ChatGPT for Teens” nu își atinge consecvent obiectivele. Jurnalistul Joshua Nelken-Zitser a creat un cont pentru un utilizator fictiv de 15 ani și a comparat răspunsurile cu cele din versiunea pentru adulți. Într-un exemplu, chatbotul a refuzat inițial să scrie un eseu de 800 de cuvinte „pentru mâine” despre temele principale din „The Crucible”. După „foarte puțină” insistență, versiunea pentru adolescenți a generat totuși un „eseu-model” de 608 cuvinte și a încurajat utilizatorul să îl revizuiască înainte de predare. Ulterior, Nelken-Zitser a obținut și un eseu de 776 de cuvinte, cu un nivel de detaliu comparabil cu cel oferit de contul de adult. Un alt test, pe o problemă dificilă de algebră de tip SAT, a produs rezultate „efectiv identice” între varianta pentru adulți și cea pentru adolescenți. Ce spune OpenAI și de ce contează pentru școli Un purtător de cuvânt al companiei a declarat pentru Business Insider că funcționalitatea este încă în lucru și că „abia se lansează astăzi”, conform articolului. Miza este operațională pentru sistemul educațional: Futurism plasează lansarea în contextul presiunii crescânde asupra profesorilor, care se confruntă de ani buni cu utilizarea intensă a instrumentelor AI de către elevi. În material este menționat și un eseu al psihologului cognitiv Ronald Kellogg în New York Times, care susține că elevii externalizează tot mai mult sarcini cognitive către AI, cu efecte asupra capacității de a gândi. Ca reacție, articolul notează că unele școli revin la eseuri scrise cu pixul pe hârtie, introduc examene orale sau interzic dispozitive digitale (inclusiv laptopuri și smartphone-uri). Concluzia testelor: „prea puțin, prea târziu” Pe baza testelor relatate de Business Insider, Futurism susține că „ChatGPT for Teens” pare, cel puțin la debut, insuficient pentru a reduce utilizarea problematică în mediul școlar, în lipsa unor mecanisme de protecție „semnificative” și eficiente. Articolul include și o comparație formulată anterior de Susan Shelmerdine (medic în imagistică la Great Ormond Street Hospital și cadru academic în AI), într-o declarație pentru BBC, despre riscul unei „avalanșe de minți ultraprocesate” dacă „informația ultraprocesată” devine norma. [...]
Anthropic își pregătește un mecanism de control care poate limita influența viitorilor acționari de pe bursă , prin introducerea unor acțiuni cu drepturi de vot superioare pentru fondatori înaintea listării, potrivit The Next Web . Planul, relatat inițial de The Information și confirmat de Bloomberg , ar crea o nouă clasă de acțiuni pentru CEO-ul Dario Amodei și cofondatori, fiecare acțiune urmând să aibă mai multe voturi decât cele obișnuite. Scopul este păstrarea controlului asupra direcției companiei după intrarea investitorilor de pe piața publică. Anthropic nu a răspuns solicitărilor de comentarii ale publicațiilor citate. De ce contează: control cu participație economică mică Elementul neobișnuit este că Amodei ar deține doar aproximativ 2% din Anthropic, potrivit unei persoane apropiate companiei citate de The Information — una dintre cele mai mici participații pentru un fondator-CEO care duce o companie la bursă în ultimele decenii. În mod normal, o participație mică înseamnă și putere de vot redusă; acțiunile „supervot” rup această legătură și permit păstrarea controlului chiar dacă ponderea economică rămâne modestă. Structura este cu atât mai relevantă cu cât fondatorii ar avea participații relativ egale între ei: Amodei a spus într-un podcast anul trecut că împărțirea a fost „destul de echitabilă”, iar The Information notează că el și ceilalți șase cofondatori ar deține aproximativ părți egale, inclusiv sora sa, Daniela Amodei, președinte al Anthropic. O astfel de împărțire între șapte persoane reduce, în absența unui mecanism special, influența cumulată a fondatorilor odată cu intrarea acționarilor publici. Un al doilea strat: un trust care influențează componența boardului Acțiunile cu vot multiplu nu ar fi singurul instrument de guvernanță. Potrivit The Information, structura include și un trust pe termen lung care controlează calitatea de membru în consiliul de administrație. În ansamblu, cele două mecanisme concentrează controlul la vârf — la fondatori și la trust — și reduc pârghiile investitorilor care ar cumpăra cele mai multe acțiuni după listare. Bloomberg amintește că structurile cu două clase de acțiuni (dual-class) au devenit frecvente în tehnologie, tocmai pentru a proteja fondatorii de presiunea acționarilor; sunt invocate exemple precum Mark Zuckerberg (Meta) și Evan Spiegel (Snap). IPO-ul se apropie, dar termenii nu sunt finali Motivul pentru care această arhitectură este pregătită acum este apropierea listării. Bloomberg a relatat că atât Anthropic, cât și OpenAI au depus documentație confidențială pentru IPO, iar Anthropic ar putea debuta chiar din această toamnă, înaintea OpenAI. Totuși, detaliile nu sunt încă bătute în cuie: discuțiile continuă, iar termenii exacți ai claselor de acțiuni și ai trustului se pot schimba înainte de orice depunere oficială. Direcția rămâne însă aceeași: Anthropic vrea ca fondatorii să păstreze controlul asupra unei companii pe care publicul ar urma să o dețină doar parțial, fără o influență proporțională asupra deciziilor. [...]
Anthropic susține că modelele Claude pot scurta semnificativ munca de laborator și analiză în chimie, dar accesul la capabilități biologice sensibile rămâne restricționat din motive de siguranță , potrivit The Next Web . Compania a publicat două experimente pe care le prezintă drept indicii timpurii că poate accelera etape din dezvoltarea de medicamente, însă rezultatele sunt raportate de Anthropic și nu au trecut prin evaluare externă de tip „peer review”. În primul experiment, Anthropic spune că Claude a proiectat „protein binders” (proteine mici concepute să se lipească strâns de o țintă biologică, mecanism folosit de multe medicamente moderne) pentru 15 ținte și a reușit pentru 14. Compania afirmă că între 22% și 35% dintre proiectele generate s-au legat de țintă, în funcție de configurație, față de un „tipic” de 10%–15% în domeniu, conform estimării sale. Validare externă, dar cifre raportate de companie Verificările „wet lab” (testare fizică în laborator) nu au fost făcute intern: două firme, Adaptyv Bio și Twist Bioscience, au produs și testat independent proiectele, potrivit aceleiași surse. Chiar și așa, partea de validare fizică rămâne lentă și durează săptămâni, indiferent de software. Anthropic spune că a rulat două modele (Opus 4.8 și o versiune „preview” a modelului Mythos) în Claude Science, un mediu de lucru pentru cercetare. Modelele ar fi primit un „prompt” lung, acces la internet, conectori și un volum mare de procesoare grafice (GPU), apoi ar fi fost lăsate să lucreze autonom: să aleagă locul de legare pe țintă, să coordoneze modele open-source pentru proiectare și „folding” (pliare a proteinei) și să facă selecția candidaților. Costul de calcul a fost ridicat: compania menționează până la 12.500 de ore Nvidia H100 într-o sesiune de 48 de ore într-un mod de rulare și până la 2.500 de ore H100 per țintă într-un alt mod. În total, campania ar fi produs 354 de „binders” confirmați din 1.320 de proiecte, iar Mythos „preview” ar fi atins o rată de succes de 35,1% când a lucrat pe câte o singură țintă. Unde a depășit oameni și unde a eșuat În unele cazuri, Anthropic compară rezultatele cu performanțe umane. Pentru o țintă numită RBX1, compania spune că Mythos „preview” a ajuns la 40% rată de succes, în timp ce participanți umani într-o competiție Adaptyv Bio au obținut 3,7%; iar cel mai bun design Claude ar fi depășit intrarea câștigătoare. Pentru TNFα (țintă blocată de medicamente antiinflamatoare precum Humira), Opus 4.8 ar fi proiectat „binders” care funcționează pe variante umane, de maimuță și de șoarece, în timp ce Mythos „preview” a eșuat pe aceeași țintă — un rezultat pe care Anthropic spune că nu îl poate explica deocamdată. Au existat și eșecuri: pentru „maltose-binding protein”, descrisă ca o țintă „notoriu de netedă”, niciunul dintre 90 de proiecte nu a fost confirmat că se leagă. Rezultatele au fost doar „modeste” și pentru BBF-14, o proteină sintetică folosită ca reper dificil. Anthropic spune că plănuiește testări suplimentare pentru a confirma ratele de succes și măsurătorile de legare și că a publicat „prompts” și datele. Al doilea test: analiză chimică în minute, nu în zile Al doilea experiment a folosit Claude Opus 5, cel mai capabil model disponibil public, pentru o sarcină de analiză chimică: identificarea compusului și evaluarea purității. În practică, chimiștii folosesc NMR și LC-MS, iar partea consumatoare de timp este interpretarea fișierelor brute generate de instrumente. Anthropic spune că a oferit modelului doar fișierele brute de la un laborator contractat și un „prompt” de două propoziții, fără software-ul furnizorului și fără operator. În Claude Science, modelul ar fi livrat rezultate procesate în 23 și 19 minute (în paralel), iar valorile ar fi corespuns cu cele ale laboratorului: puritate de 96,4% față de 96,33% în raportul labului, iar numărul de hidrogeni ar fi fost în marja de rotunjire. Compania mai afirmă că modelul și-a detectat și corectat o eroare după o primă trecere și că a propus același test de confirmare pe care laboratorul îl rulase independent cu trei zile înainte. Pentru un fișier LC-MS într-un format proprietar nedocumentat, modelul ar fi dedus codarea și și-ar fi verificat citirea față de totalurile instrumentului înainte de analiză. Implicația operațională: viteză, dar și restricții de acces Comparația centrală pe care o face Anthropic este legată de timp: un chimist ar avea nevoie de aproximativ 30 de minute până la o oră per probă pentru această muncă, iar raportul final al laboratorului ar fi venit la patru zile după prima măsurătoare; Claude ar fi produs raportul în circa 25 de minute. În același timp, Anthropic își avertizează asupra riscului de „dual-use” (utilizare dublă): aceleași capabilități care pot accelera medicina ar putea fi folosite și pentru scopuri nocive, inclusiv proiectarea de arme biologice. Din acest motiv, sarcini precum proiectarea de proteine și alte activități biologice sensibile rămân blocate în Claude Fable 5, cel mai capabil model al companiei, iar Anthropic spune că dezvoltă un program de acces verificat pentru cercetători și că a testat propriile filtre. În concluzie, rezultatele indică un potențial de comprimare a unor etape operaționale (proiectare de „binders” și interpretare de date chimice), însă rămân limitări importante: validarea biologică durează săptămâni, datele sunt în mare parte auto-raportate, iar un „binder” proiectat este doar primul pas spre un medicament. Pentru companii, mesajul practic este că viteza poate crește în anumite verigi ale lanțului, dar accesul și controlul acestor capabilități vor fi, cel puțin pe termen scurt, la fel de importante ca performanța. [...]
Europa riscă să piardă din nou câștigurile economice ale unei revoluții tehnologice dacă nu reușește să transforme cercetarea în companii scalabile și să finanțeze rapid extinderea lor, avertizează președinta BCE, Christine Lagarde , potrivit Agerpres . Mesajul vizează direct competitivitatea UE într-o piață a inteligenței artificiale dominată în mare parte de jucători din SUA și China. Lagarde a spus, la o masă rotundă organizată la Geneva de Forumul Economic Mondial, că Europa „a ratat, în mare măsură, prima revoluție digitală”, deoarece beneficiile comerciale ale răspândirii tehnologiilor informației și comunicațiilor au fost „captate în mod disproporționat în alte părți”. În opinia sa, UE nu își permite să repete scenariul în cazul inteligenței artificiale, pe care o numește „a doua revoluție digitală”. De ce rămâne Europa în urmă: piață fragmentată și finanțare mai dificilă În analiza șefei BCE, decalajul european nu ține atât de lipsa de competențe, cât de dificultatea de a transforma cunoașterea în succes comercial. Lagarde indică două blocaje structurale: fragmentarea pieței , care „reduce profitabilitatea creșterii la scară largă” în Europa; fragmentarea piețelor financiare , care face expansiunea „mai dificil de finanțat”. Aceste probleme se traduc, în practică, în companii care cresc mai greu peste granițe și atrag mai dificil capital pentru a concura global într-un domeniu cu investiții mari și ritm rapid de dezvoltare. Integrarea piețelor de capital, miza până la finalul lui 2026 Lagarde a reamintit că UE încearcă de mai mulți ani să unifice piețele sale de capital, cu obiectivul de a oferi mai multe oportunități de investiții cetățenilor și de a mobiliza mai mult capital pentru companiile europene. Potrivit declarațiilor sale, liderii europeni vizează un acord privind o integrare mai mare „până la sfârșitul anului 2026”, pentru a apropia UE de „ o piață unică de capital autentică ”. Semnal din companii: 9% din investiții, direcționate către AI în 2026 Deși cursa este descrisă ca fiind dominată de giganți americani (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Microsoft, Amazon) și de compania chineză DeepSeek, Lagarde a invocat „semne încurajatoare” în Europa. Conform rezultatelor unor sondaje menționate de ea, companiile din zona euro intenționează să aloce în medie aproximativ 9% din investițiile lor totale către inteligența artificială în 2026. În același timp, Lagarde a punctat că UE are resurse de cercetare relevante: aproximativ 6% din populația lumii, dar 15% dintre cercetători și aproape o cincime din cele mai citate publicații științifice la nivel global. Miza rămâne însă conversia acestui avantaj în produse, firme și venituri care să rămână în Europa. [...]
