Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Samsung ar putea începe producția în masă a noilor cipuri de memorie HBM4 destinate inteligenței artificiale încă din februarie 2026, potrivit SamMobile. Aceste cipuri de memorie ultra-performantă vor fi esențiale pentru viitoarea generație de sisteme AI de la Nvidia și Google, marcând o relansare puternică a diviziei de memorii a gigantului sud-coreean.
După ce a ratat livrările de cipuri HBM3E către Nvidia în trecut, Samsung vrea să evite o greșeală similară cu HBM4. Producția se va desfășura în campusul de la Pyeongtaek, iar primele livrări sunt destinate platformei Nvidia Vera Rubin, acceleratorul AI de nouă generație programat pentru lansare în a doua jumătate a anului. Alte livrări vor merge către Google, care va integra aceste cipuri în TPU-urile Ironwood de generația a șaptea.
Potrivit sursei citate, cipurile HBM4 produse de Samsung au trecut testele de calitate Nvidia „cu brio”, consolidându-le poziția ca alternativă viabilă și competitivă la SK Hynix, liderul actual pe acest segment.
Un alt aspect important este că capacitățile de producție pentru 2026 ale ambilor producători (Samsung și SK Hynix) sunt deja rezervate integral, semn al cererii uriașe venite din partea giganților tehnologici precum Amazon, Microsoft, OpenAI sau Google, care se întrec în a-și asigura stocuri într-un context de posibilă criză a cipurilor.
În condițiile în care cipurile HBM4 devin nucleul platformelor AI de ultimă generație, acest segment ar putea deveni unul dintre cele mai profitabile pentru Samsung în următorii ani, cu venituri estimate de ordinul miliardelor.
Recomandate
Samsung își leagă strategia de AI de economisirea timpului în gospodărie , mizând pe automatizări și pe extinderea utilizării platformei SmartThings , potrivit Samsung News . Compania își construiește mesajul în jurul ideii că „timpul câștigat” prin tehnologie poate fi reinvestit de utilizatori în activități personale, sub conceptul „SmartTime”. Datele citate de companie indică o asociere directă între inteligența artificială și eficiență: 52% dintre respondenții din comunitatea Samsung Members spun că folosesc AI pentru a economisi timp, 54% pentru a găsi mai rapid informațiile de care au nevoie, iar 48% pentru a-și optimiza activitățile zilnice. În paralel, un studiu Samsung în rândul utilizatorilor de dispozitive premium arată că 31% ar investi mai mult într-un ecosistem conectat dacă acesta i-ar economisi timp în fiecare zi, iar 87% își doresc dispozitive care să le îmbunătățească productivitatea. SmartThings, pivotul operațional al „ecosistemului conectat” În ecosistemul Samsung, SmartThings este prezentat ca platforma care conectează dispozitive compatibile și permite gestionarea și automatizarea activităților dintr-un singur loc. Exemplele menționate includ: mașini de spălat care își adaptează programul în funcție de nevoile utilizatorului; aspiratoare robot care preiau o parte din rutina de curățenie; controlul mai multor dispozitive conectate din aceeași aplicație. Samsung afirmă că, în România, peste 100.000 de utilizatori folosesc SmartThings zilnic, ceea ce sugerează o bază locală relevantă pentru extinderea scenariilor de automatizare în locuințe. AI ca funcție „de masă” în ecosistemul personal Compania susține, pe baza datelor din comunitatea Samsung Members, că inteligența artificială este deja larg răspândită în rândul utilizatorilor: 95% dintre respondenți dețin un smartphone cu funcții AI, iar 96% consideră smartphone-ul dispozitivul care le aduce cele mai mari beneficii AI în viața de zi cu zi. De ce contează: economisirea timpului devine argument de investiție Mesajul central este că eficiența (timp mai puțin pentru sarcini repetitive) poate influența decizia de a investi într-un ecosistem de dispozitive conectate. Samsung leagă explicit această logică de „SmartTime”, adică de modul în care utilizatorii aleg să folosească timpul eliberat. „Vedem din datele noastre că utilizatorii caută eficiență și modalități de a economisi timp, iar un ecosistem conectat poate simplifica o parte dintre activitățile pe care le gestionăm zi de zi”, a declarat Simona Panait , Director de Marketing Samsung Electronics România și Bulgaria. Pentru detalii despre platformă și ecosistem, compania trimite la pagina dedicată SmartThings . [...]
Anthropic a luat în calcul o achiziție de circa 7 miliarde de dolari (aprox. 31,5 mld. lei) a startupului de cipuri MatX, dar discuțiile s-au reorientat către un parteneriat , potrivit IT Home , care citează un material Reuters datat 27 august (ora SUA). Mutarea contează pentru că indică o accelerare a strategiei Anthropic de a-și securiza accesul la hardware specializat pentru inteligență artificială, într-o piață în care capacitatea de calcul a devenit un factor critic de cost și de scalare. În paralel, MatX ar încerca să atragă finanțare nouă la o evaluare de aproximativ 4 miliarde de dolari (aprox. 18 mld. lei), conform aceleiași relatări. Diferența dintre nivelul de evaluare vizat la rundă și prețul discutat pentru o potențială preluare sugerează că, cel puțin în etapa de negociere, Anthropic ar fi fost dispusă să plătească o primă semnificativă pentru controlul tehnologiei și al direcției de dezvoltare. Ce aduce MatX și de ce e relevant pentru Anthropic MatX susține că cipul său MatX One depășește, la nivel de performanță anunțată public, concurenții deja prezentați, atât la capitolele „throughput” (volum de procesare), cât și „latență” (timp de răspuns). Compania afirmă rezultate puternice în: antrenare și „prefill” la inferență (etapa de pregătire a contextului înainte de generarea efectivă); „decoding” la inferență și sarcini de învățare prin întărire, cu accent pe latență, putere de calcul și lungimea contextului. Pentru Anthropic, o colaborare cu un furnizor de cipuri dedicat ar putea reduce dependența de oferta standard de acceleratoare și ar putea optimiza costurile și performanța pentru propriile modele, în funcție de tipul de sarcini (antrenare vs. inferență). Indicii că Anthropic își construiește opțiuni pe hardware Publicația notează că Anthropic își împinge înainte proiectul de dezvoltare de cipuri și că, recent, l-a recrutat pe Amir Salek , fost responsabil al programului TPU (Tensor Processing Unit) la Google. În plus, Reuters arată că Anthropic a avut discuții și cu alte startupuri de cipuri pentru inteligență artificială. Direcția exactă rămâne deschisă: compania ar putea urmări fie cipuri pentru antrenare, fie cipuri pentru inferență. În ambele scenarii, mesajul operațional este același: Anthropic încearcă să-și asigure capacitate de calcul și control tehnologic într-un segment unde blocajele de aprovizionare și costurile pot influența direct ritmul de lansare și costul serviciilor bazate pe modele mari de inteligență artificială. [...]
Anthropic își accelerează planurile de cipuri proprii pentru a reduce dependența de furnizori , după ce l-a recrutat pe Amir Salek , unul dintre executivii-cheie din spatele programului TPU (Tensor Processing Unit, cipuri specializate pentru inteligență artificială) de la Google, potrivit IT之家 . Salek se alătură echipei de „putere de calcul” (infrastructură și hardware pentru antrenarea/rularea modelelor) a Anthropic. Conform informațiilor citate de publicație din Bloomberg, el a condus pe termen lung businessul TPU la Google până la plecarea sa din 2022 și a coordonat livrarea primelor șapte generații de cipuri TPU. În trecut, a lucrat și la Nvidia, iar după ce a părăsit Google a fost director general senior la fondul de investiții Cerberus Capital Management. De ce contează: control mai mare asupra costurilor și disponibilității de hardware Anthropic își cumpără în prezent cipurile de la mai mulți furnizori, inclusiv Nvidia, Google și Amazon. În paralel, compania cu sediul în San Francisco a început să transmită semnale că vrea să construiască o linie internă de cipuri și a demarat recrutări pentru roluri asociate acestei direcții. Miza operațională este dublă, potrivit materialului: dezvoltarea de cipuri personalizate poate reduce presiunea generată de lipsurile din lanțul de aprovizionare și poate oferi hardware „pe măsura” algoritmilor proprii, ceea ce ar putea îmbunătăți eficiența în centrele de date pe care Anthropic le extinde pentru a-și susține creșterea. Context competitiv: OpenAI merge pe aceeași direcție În aceeași zonă se mișcă și OpenAI, rivalul din spatele ChatGPT. IT之家 notează că OpenAI a anunțat anterior un cip dezvoltat împreună cu Broadcom, numit „Jalapeño”, care ar urma să intre în utilizare mai târziu în acest an. [...]
Un leak de cod pentru DLSS 5 riscă să împingă „neural rendering” în jocuri fără controlul Nvidia , cu efecte vizuale aplicate prin moduri neoficiale și cu penalizări vizibile de performanță, potrivit The Verge . Conform publicației, modderi testează o versiune neoficială a DLSS 5 (tehnologia Nvidia de upscaling și randare asistată de inteligență artificială) în titluri precum Skyrim , Cyberpunk 2077 , GTA V și altele, după ce cod asociat funcției a apărut într-un build de acces timpuriu al NBA 2K27 . Membri ai canalului de modding RenoDX de pe Discord ar fi extras fișierul de „Neural Rendering” și l-au aplicat inițial în Control , înainte ca experimentul să se extindă. Ce se schimbă în imagine și de ce e controversat În demonstrații video descrise de The Verge, ajustarea setărilor DLSS 5 poate modifica vizibil trăsăturile feței personajelor și iluminarea, cu rezultate care variază de la „mai multă definiție” la un aspect perceput de unii jucători ca un filtru artificial. În GTA: San Andreas , de exemplu, efectul pare să aplice un fel de „filtru” pe fața personajului CJ, să accentueze texturile și umbrele și să schimbe tonul iluminării pe măsură ce sunt mișcate anumite glisoare. Reacțiile sunt împărțite: unii consideră că filtrele îmbunătățesc imaginea, alții le critică drept „AI slop” și spun că rezultatul seamănă cu un filtru de „îmbunătățire” aplicat peste imagini, nu cu direcția artistică originală. Impact operațional: cost de performanță și consum de memorie video Dincolo de aspect, modderii spun că efectele au un cost. Un utilizator care a încercat mod-ul în Final Fantasy VII Rebirth susține că numărul de cadre pe secundă (FPS) i s-a înjumătățit și că schimbarea presetărilor consumă „o tonă” de memorie video (VRAM). Într-un alt exemplu, într-un clip din GTA V , FPS-ul ar scădea de la 90 la 29 în timpul ajustării setărilor. În plus, deși varianta neoficială ar fi rulat inițial pe plăci RTX din seria 50, ulterior ar fi fost pusă în funcțiune și pe RTX 4090 și RTX 4080, potrivit VideoCardz (citat de The Verge). Context: DLSS 5 urmează să fie lansat oficial în toamnă Nvidia a anunțat DLSS 5 în martie, ca tehnologie care folosește inteligență artificială pentru „iluminare și materiale fotorealiste” în timp real. Demonstrațiile inițiale au generat reacții negative, inclusiv critici că personajele capătă un aspect generic; CEO-ul Nvidia, Jensen Huang , a răspuns atunci că instrumentul „nu schimbă controlul artistic”. Lansarea oficială a DLSS 5 este programată pentru această toamnă. Pentru Nvidia, apariția unei versiuni neoficiale în mâinile comunității de modding ridică o problemă practică: tehnologia ajunge să fie judecată în public pe baza unor implementări necontrolate, cu rezultate vizuale și de performanță care pot varia puternic de la un joc la altul și de la un sistem la altul. [...]
AWS își extinde masiv capacitatea de calcul pentru AI printr-un plan de a adăuga 2 milioane de GPU-uri NVIDIA în 2027–2028 , într-o mișcare care vizează direct blocajul de infrastructură pe fondul trecerii accelerate a clienților de la proiecte-pilot la producție, potrivit NVIDIA News . Extinderea face parte dintr-o colaborare mai amplă AWS–NVIDIA, care acoperă nu doar GPU-uri, ci și procesoare, rețelistică, modele deschise și tehnologii pentru robotică. Planul vine după ce AWS a anunțat la NVIDIA GTC 2026 intenția de a adăuga peste 1 milion de GPU-uri începând din 2026, însă cererea ar fi depășit estimările inițiale. Conform sursei, noile livrări ar include GPU-uri din generațiile NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin și Rubin Ultra, integrate în infrastructura globală AWS, inclusiv în „fabrici de AI” (centre de date optimizate pentru antrenarea și rularea modelelor). Ce se schimbă operațional: mai multă capacitate și integrare pe „întregul stack” AI Dincolo de volum, colaborarea urmărește să reducă fricțiunile de implementare pentru clienți, prin integrarea mai strânsă între componentele NVIDIA și serviciile AWS. În lista de inițiative menționate se regăsesc: implementarea a 2 milioane de GPU-uri NVIDIA suplimentare în infrastructura AWS în 2027–2028 ; aducerea pe AWS a infrastructurii bazate pe NVIDIA Vera (CPU), ca opțiune pentru sarcini de tip „agentic AI” (sisteme care pot planifica și executa acțiuni în lanț, nu doar genera răspunsuri); extinderea NVLink Fusion și colaborarea pe o memorie cu lățime mare de bandă, NVHBM (high-bandwidth memory personalizată), în contextul interoperabilității cu cipurile Trainium ale AWS; integrarea platformei NVIDIA cu AWS Nitro System și Elastic Fabric Adapter (EFA) , pentru securitate, fiabilitate și conectivitate în clustere mari; continuarea suportului pentru modelele deschise NVIDIA Nemotron în Amazon Bedrock și Amazon SageMaker; accelerarea procesării de date și a indexării vectoriale (operațiuni-cheie pentru căutare semantică și aplicații cu baze de date vectoriale) pe Amazon EMR și Amazon OpenSearch, cu biblioteci NVIDIA. Performanță și cost: ce cifre invocă AWS și NVIDIA Sursa indică mai multe repere de performanță, relevante pentru companiile care urmăresc costul de rulare (inferență) și viteza de procesare: pentru instanțele Amazon EC2 G7 , AWS menționează 4,6 ori performanță mai mare la inferență AI și 2,1 ori performanță grafică față de generația G6; AWS afirmă că este primul furnizor major de cloud care oferă instanțe accelerate de RTX PRO 4500 Blackwell ; pentru procesarea de date pe Amazon EMR cu instanțe G7 și biblioteca NVIDIA cuDF , colaborarea ar livra până la 3,7 ori procesare mai rapidă și o îmbunătățire de 30% a raportului preț/performanță față de configurații bazate pe CPU; pentru indexarea vectorială accelerată pe GPU în Amazon OpenSearch Service, este menționată o viteză de până la 9 ori mai mare, la un sfert din cost , prin mutarea construcției indexului pe GPU-uri dedicate. Componenta guvernamentală: „fabrici de AI” pentru SUA și 100.000 de GPU-uri Un element distinct al planului este orientarea către sectorul public american: AWS și NVIDIA spun că vor construi „fabrici de AI” pentru guvernul SUA și au în plan livrarea a 100.000 de GPU-uri pe infrastructură AWS securizată, pentru sarcini federale și de securitate națională. Sursa menționează rularea de sarcini clasificate la Impact Level 6 (IL6) și peste . De ce contează În termeni de piață, anunțul semnalează că AWS mizează pe extinderea agresivă a ofertei de calcul accelerat pentru a susține valul de cerere pentru AI „agentic” și „fizic” (robotică), într-un moment în care capacitatea de GPU a devenit un factor limitativ pentru multe organizații. În același timp, accentul pe integrare (Nitro/EFA, modele, pipeline-uri de date, rețelistică) sugerează o competiție care nu se mai poartă doar la nivel de „câte GPU-uri ai”, ci și la cât de repede pot clienții să treacă în producție și să opereze la scară, cu costuri controlabile. [...]
Gemini Live primește funcții „agentice” care pot rula sarcini în fundal, pe zile sau săptămâni , ceea ce mută aplicația de la conversație la execuție efectivă de taskuri — cu impact direct asupra modului în care utilizatorii își gestionează munca și timpul, potrivit Google Blog . Actualizarea vizează un set de funcții de productivitate care folosesc comenzi vocale pentru a declanșa acțiuni în aplicațiile Google, într-un flux „hands-free” (fără atingerea ecranului). Google notează că 63% dintre utilizatori vorbesc cu Gemini cu voce tare, motiv pentru care a prioritizat acest tip de interacțiune. Spark : sarcini complexe, multi-pas, rulate autonom Gemini Live se integrează cu Spark , un mecanism prin care utilizatorul poate seta, prin voce, sarcini mai elaborate care „rulează singure”. Conform descrierii, Spark funcționează în Google Docs, Sheets, Drive și pe web și poate gestiona joburi programate pe termen mai lung, inclusiv când utilizatorul nu folosește activ aplicația. Exemplele date includ transformarea unor idei spuse „în treacăt” într-o structură de document în Google Docs sau menținerea unui plan săptămânal de mese și generarea unei liste de cumpărături pe baza rețetelor salvate în Docs. Daily Brief: rezumat vocal al zilei din Gmail și Calendar O altă funcție introdusă este Daily Brief , care oferă un rezumat vorbit al elementelor importante din zi. Utilizatorul poate cere „care este briefingul meu zilnic?”, iar Gemini combină actualizări relevante din Gmail și Calendar într-un „digest” concis, fără a fi nevoie de ecran. Gestionarea inboxului din voce: căutare, sumarizare, arhivare Google introduce și o funcție de administrare a inboxului „hands-free”, în care Gemini devine un partener conversațional pentru sortarea rapidă a e-mailurilor din Gmail. Din comenzi vocale, utilizatorul poate căuta, sumariza, marca (star), arhiva sau șterge mesaje, inclusiv pe criterii de urgență. „Personal Intelligence”: memorie și context din conversații și aplicații conectate Prin Personal Intelligence , Gemini Live „ține minte” ce a fost discutat anterior și conectează informații din conversații cu aplicații Google precum Gmail, Photos, Search și YouTube, pentru a răspunde mai precis la întrebări recurente sau legate de context (de exemplu, numele unui restaurant menționat anterior sau o rețetă discutată recent). Pentru a folosi aceste capabilități, utilizatorii trebuie să aleagă conectarea aplicațiilor în setările Gemini Personal Intelligence și să pornească modul Live din aplicația Gemini. Google indică și trimiterea la politica de confidențialitate , fără a detalia în acest material cum sunt procesate datele pentru noile funcții. [...]
