Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Agențiile federale americane continuă să lucreze cu Anthropic, în pofida unei interdicții impuse de președintele Donald Trump, prin testări și briefinguri care sugerează că restricția este ocolită „discret”, potrivit HotNews. Miza este una operațională și de reglementare: guvernul pare să caute acces la un model de inteligență artificială cu potențial major în securitate cibernetică, chiar în absența unei linii publice coerente privind colaborarea.
Centrul pentru Standarde și Inovație în domeniul inteligenței artificiale din cadrul Departamentului Comerțului testează activ capacitățile de hacking ale noului model Anthropic, numit Mythos, conform materialului citat de HotNews (care menționează Politico și Reuters).
În paralel, personalul din cel puțin trei comisii ale Congresului a organizat sau a solicitat, în ultima săptămână, briefinguri din partea companiei pentru a înțelege mai bine capacitățile de „scanare cibernetică” ale modelului.
Co-fondatorul Anthropic, Jack Clark, a declarat luni, la evenimentul Semafor World Economy, că firma discută despre Mythos cu administrația Trump, chiar și după ce Pentagonul ar fi întrerupt colaborarea cu compania în urma unui litigiu contractual.
Totuși, natura și detaliile discuțiilor dintre Anthropic și guvernul SUA – inclusiv ce agenții sunt implicate și în ce cadru – „nu sunt foarte clare” în acest moment, potrivit informațiilor prezentate.
Reuters mai notează că Anthropic, Casa Albă și Departamentul Comerțului nu au răspuns imediat solicitărilor de declarații.
Mythos a fost anunțat pe 7 aprilie și este descris de companie drept „cel mai capabil” model al său pentru sarcini de codare și „agentice” (adică poate acționa autonom). HotNews amintește că Anthropic a prezentat recent „Claude Mythos Preview”, pe care nu intenționează să îl lanseze public, urmând să îl ofere doar unui grup restrâns de organizații, în special companii mari de tehnologie și actori din securitate cibernetică.
Decizia este legată de riscuri de siguranță publică, detaliate într-un material separat al publicației, inclusiv posibilitatea ca modelul să depășească aproape toți experții umani în descoperirea și chiar exploatarea vulnerabilităților software (context în HotNews).
În acest context, faptul că agenții federale și structuri din Congres continuă interacțiunile cu Anthropic, în pofida unei interdicții prezidențiale, ridică întrebări despre cum este aplicată restricția și ce excepții sau canale alternative sunt folosite în practică.
Recomandate
OpenAI taie la jumătate prețul API pentru GPT-6.1 Terra , poziționând modelul ca opțiune de automatizare „la volum” pentru sarcini de birou care combină înțelegere vizuală, utilizare de aplicații și redactare, potrivit OpenAI . GPT-6.1 Terra este prezentat ca un model „rapid și eficient”, cu raționament vizual detaliat și „computer use” (capacitatea de a opera aplicații și fluxuri pe calculator), plus scriere mai naturală. Miza practică, în descrierea companiei, este reducerea costului total pentru automatizarea muncii repetitive: de la citirea facturilor primite și introducerea datelor în software de contabilitate, până la completarea de formulare sau editare video. Ce se schimbă pentru costuri: prețuri API și consum în produse OpenAI afirmă că prețurile standard din API pentru GPT-6.1 Terra sunt cu 50% mai mici decât cele ale GPT-5.6 Terra și GPT-6.1 Sol, ceea ce ar face modelul mai potrivit pentru procese cu volum mare. În paralel, în ChatGPT Work și Codex, compania spune că „același plafon de utilizare” acoperă mai multe sarcini decât în GPT‑5.6 Terra și „substanțial mai multe” decât în GPT‑6.1 Sol sau GPT‑6 Astra. Prețurile standard în API, comunicate de OpenAI, sunt: 1 dolar (aprox. 4,6 lei) per milion de tokeni de intrare; 0,05 dolari (aprox. 0,23 lei) per milion de tokeni de intrare din cache (tokeni reutilizați dintr-o intrare anterioară, pentru cost mai mic); 5 dolari (aprox. 23 lei) per milion de tokeni de ieșire. Performanță operațională: viteză și eficiență pe sarcini „de agent” Pe benchmark-ul Agents’ Last Exam (sarcini profesionale, inclusiv transformarea unor planșe arhitecturale într-un model 3D și analiză cadru cu cadru pentru log cu marcaje de timp), OpenAI susține că: la efort mediu de raționament, GPT-6.1 Terra obține un scor cu 15 puncte procentuale peste GPT-5.6 Terra, la circa o treime din cost; rulează „la nivel” cu GPT-6 Astra la o zecime din prețul per token; la efort maxim, este de peste trei ori mai eficient la tokeni decât Claude Opus 5.5 și costă un sfert per token, ceea ce ar duce la un cost per sarcină de aproximativ 9 ori mai mic; finalizează sarcini de peste trei ori mai repede decât GPT-6 Astra și GPT-6.1 Sol. OpenAI mai indică rezultate mai bune față de GPT-5.6 Terra pe MMMU-Pro (raționament vizual) și pe OSWorld 2.1 (utilizarea aplicațiilor desktop pentru sarcini în mai mulți pași), cu accent pe raportul performanță/cost. Calitate: mai puține erori factuale și salt pe sarcini de programare Compania spune că a investit în reducerea „halucinațiilor” (răspunsuri inventate sau eronate). Pe un benchmark intern de prompturi care induc erori, rata de eroare: a scăzut de la 53,6% (GPT-5.6 Terra) la 16,7% (GPT-6.1 Terra) la efort redus de raționament; a coborât la 4,3% la efort maxim, cu o reducere de 18 puncte procentuale, „aproape” de nivelurile GPT-6 Astra și GPT-6.1 Sol. Pe Terminal-Bench 4.0 (sarcini de inginerie software din linia de comandă), la efort maxim, GPT‑6.1 Terra rezolvă 50,3% dintre sarcini, față de 21,5% pentru GPT‑5.6 Terra (scor publicat). Pentru cele mai complexe sarcini de programare, OpenAI precizează că GPT-6.1 Sol și GPT-6 Astra rămân opțiuni mai bune. Siguranță și disponibilitate OpenAI afirmă că GPT‑6.1 Terra atinge pragul „Critical” în securitate cibernetică în cadrul Preparedness Framework și păstrează protecțiile dezvoltate pentru GPT‑6 Astra. Compania mai susține că modelul este mai predispus să rămână „în scop” (să nu devieze de la cererea utilizatorului), să își recunoască limitările și să reziste la prompt-injection (instrucțiuni malițioase care încearcă să deturneze sarcina). Mai multe detalii sunt disponibile în „system card”-ul dedicat: https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra (link menționat în sursă). Începând „de astăzi”, GPT-6.1 Terra este disponibil pentru utilizatorii Plus, Pro, Enterprise și Edu în ChatGPT Work și Codex, iar pentru dezvoltatori prin API, sub identificatorul gpt-6.1-terra . [...]
Jensen Huang spune că modelele AI trebuie „ținute sub control” și monitorizate , un mesaj care mută discuția din zona de performanță în cea de guvernanță și risc operațional pentru companiile care dezvoltă sau folosesc inteligență artificială. Într-un interviu acordat CNBC , CEO-ul Nvidia compară AI cu „un bebeluș”, argumentând că tehnologia are nevoie de limite și supraveghere continuă pentru a fi utilizată în siguranță. Declarațiile vin în contextul în care evaluările „laboratoarelor de frontieră” (companii care dezvoltă modele AI de vârf) au crescut puternic, iar presiunea pe industrie se mută tot mai mult spre întrebarea: cum sunt controlate aceste sisteme după ce sunt puse în producție, nu doar cât de capabile sunt. De ce contează pentru companii: siguranța devine cerință operațională, nu opțiune Mesajul lui Huang indică o schimbare de accent relevantă pentru piață: pe măsură ce modelele AI sunt integrate în produse și procese, „siguranța” nu mai e doar un principiu, ci o componentă de operare — cu instrumente, proceduri și monitorizare. În interviu, Huang spune că există deja instrumente menite să controleze modelele AI și să promoveze utilizarea lor în condiții de siguranță. CNBC nu detaliază, în materialul disponibil, care sunt exact aceste instrumente sau cum sunt implementate, astfel că rămâne neclar ce mecanisme concrete are în vedere (de exemplu, limitări de acces, filtre, auditare sau monitorizare în timp real). Context: evaluările OpenAI și Anthropic, parte din aceeași discuție În aceeași intervenție, CEO-ul Nvidia discută și despre evaluările unor jucători precum Anthropic și OpenAI. Legătura implicită este că, odată cu creșterea valorii și a influenței acestor companii, cresc și așteptările privind controlul riscurilor asociate modelelor AI pe care le dezvoltă și le comercializează. Materialul CNBC este un segment video (aprox. 5 minute și 58 de secunde) și nu include, în textul extras, cifre sau exemple punctuale despre evaluări ori despre instrumentele de siguranță menționate. [...]
Anthropic ar urma să facă un pas decisiv spre IPO, prin publicarea prospectului S‑1 cel târziu vineri , ceea ce ar debloca procedurile-cheie pentru o listare în noiembrie, potrivit CNMO . Miza pentru piață este dacă o companie AI cu investiții masive în infrastructură poate atrage capital într-un moment în care investitorii privesc mai prudent cheltuielile și randamentele din sector. Compania ar fi depus deja în iunie un proiect de documentație în regim confidențial la autoritatea americană de supraveghere a pieței de capital (SEC). Conform regulilor, documentele trebuie făcute publice cu cel puțin 15 zile înainte de începerea oficială a „roadshow”-ului (turneul de prezentări către investitori înainte de ofertă). Cifrele financiare: creștere rapidă, dar cu pierderi contabile mari Publicația notează că Wall Street se aștepta anterior ca Anthropic să poată strânge până la 100 de miliarde de dolari (aprox. 450 miliarde lei), la o evaluare posibilă de 2.000 de miliarde de dolari (aprox. 9.000 miliarde lei). Ulterior, pe fondul încetinirii ritmului de creștere a veniturilor lunare, o parte dintre investitori ar fi coborât așteptările de evaluare spre zona de 1.500 de miliarde de dolari (aprox. 6.750 miliarde lei). CNMO mai indică următoarele repere: în primul semestru din 2026, venituri de 16,3 miliarde de dolari (aprox. 73,4 miliarde lei) și pierdere netă de peste 80 de miliarde de dolari (aprox. 360 miliarde lei); circa 72 de miliarde de dolari din pierdere (aprox. 324 miliarde lei) ar proveni din tratamente contabile legate de instrumente precum obligațiuni convertibile; în trimestrul al treilea, veniturile ar fi urcat la 16,8 miliarde de dolari (aprox. 75,6 miliarde lei), aproape +50% față de trimestrul anterior, iar compania ar fi raportat profit ajustat și flux de numerar liber pozitiv. De ce contează: test pentru apetitul investitorilor față de AI cu cheltuieli mari În paralel cu pregătirea listării, Anthropic ar investi agresiv în infrastructură, inclusiv prin parteneriate și închirierea de putere de calcul pe GPU (procesoare grafice folosite intens la antrenarea și rularea modelelor AI), pentru dezvoltarea și operarea modelelor din seria Claude . Contextul de piață rămâne însă volatil: CNMO arată că investitorii sunt mai prudenți față de cheltuielile foarte mari din AI și față de randamentele acestora, iar mai multe listări ale unor companii din zona centrelor de date și a puterii de calcul ar fi întâmpinat dificultăți sau presiune pe preț. Ca reper în industrie, OpenAI și-ar fi amânat listarea până la începutul lui 2027. În aceste condiții, fereastra finală de listare a Anthropic ar depinde de evoluția pieței în perioada următoare, chiar dacă depunerea publică a S‑1 ar elimina un obstacol procedural important. [...]
Anthropic își proiectează o expansiune masivă a cheltuielilor cu „puterea de calcul”, deși a raportat pe hârtie o pierdere netă de 80,7 miliarde de dolari (aprox. 371 miliarde lei) în prima jumătate din 2026 , arată un draft de prospect pentru IPO citat de CNMO . Miza pentru piață nu este atât pierderea contabilă, cât dimensiunea angajamentelor viitoare pentru infrastructură, care pot ajunge la 750 de miliarde de dolari (aprox. 3.450 miliarde lei) în următorii ani, potrivit documentului. Pierderea netă din S1 2026 este mult peste cea din perioada similară a anului trecut, când compania a raportat un minus de 13 miliarde de dolari (aprox. 60 miliarde lei). Totuși, prospectul separă explicit componenta care a „umflat” rezultatul: 72 de miliarde de dolari (aprox. 331 miliarde lei) din pierderea netă provin din cheltuieli contabile legate de variația valorii unor instrumente de finanțare, inclusiv obligațiuni convertibile. Acestea sunt prezentate ca provizioane/înregistrări contabile fără ieșire directă de numerar, deci nu echivalează automat cu o deteriorare similară a fluxului de cash din operațiuni. Pe partea operațională, compania susține o îmbunătățire a structurii financiare: în 2025, pierderea operațională a depășit 8 miliarde de dolari (aprox. 37 miliarde lei), iar în 2026 Anthropic afirmă că a trecut pe profit „ajustat” în trimestrul al doilea și a menținut profitabilitatea ajustată și în trimestrul al treilea, pentru al doilea trimestru consecutiv. În același set de informații, compania indică o marjă operațională ajustată de peste 11% și o marjă brută ajustată de 85% (indicatori „ajustați” înseamnă că exclud anumite elemente contabile/one-off, conform practicii uzuale, fără ca sursa să detalieze aici metodologia completă). Cheltuieli accelerate pentru infrastructură: 9 miliarde dolari în șase luni În paralel cu pierderea contabilă, prospectul descrie o creștere abruptă a cheltuielilor pentru capacitate de calcul și infrastructură. În prima jumătate din 2026, Anthropic ar fi cheltuit aproape 9 miliarde de dolari (aprox. 41 miliarde lei) pentru astfel de resurse, față de 2,3 miliarde de dolari (aprox. 11 miliarde lei) în S1 2025. Documentul mai notează că investiția din primele șase luni din 2026 depășește deja cheltuiala totală din 2025, de 7,3 miliarde de dolari (aprox. 34 miliarde lei). Angajamente pe termen lung: peste 600 miliarde dolari deja asumate Cifra de 750 miliarde de dolari este descrisă ca incluzând tranzacții încă în negociere. Separat, pentru cheltuieli deja asumate, prospectul indică angajamente de peste 600 miliarde de dolari (aprox. 2.760 miliarde lei) pentru acorduri legate de puterea de calcul în următorii zece ani, dintre care aproximativ 450 miliarde de dolari (aprox. 2.070 miliarde lei) ar reprezenta acorduri de cloud pentru anii 7–10, în mare parte neanulabile. Distribuția menționată în document include: aproximativ 111 miliarde dolari (aprox. 511 miliarde lei) pentru Google Cloud ; aproximativ 110 miliarde dolari (aprox. 506 miliarde lei) pentru Amazon AWS; aproximativ 31 miliarde dolari (aprox. 143 miliarde lei) pentru Microsoft; până la 86 miliarde dolari (aprox. 396 miliarde lei) pentru închirierea de cipuri Nvidia. Prospectul mai arată că Anthropic discută extinderea colaborării cu furnizorul britanic de cloud Nscale, vizând închirierea de resurse în campusul de centre de date Monarch din West Virginia, cu o capacitate suplimentară de circa 460 MW. În scenariul în care acordul se încheie, valoarea totală a angajamentelor contractuale cu Nscale ar urca la aproximativ 90 miliarde de dolari (aprox. 414 miliarde lei), conform aceleiași surse. [...]
Inteligența artificială ar putea împinge PIB-ul SUA la 44.000 de miliarde de dolari până în 2030 , potrivit unui model economic intern al Anthropic , relatează news.ro . Estimarea ar însemna o creștere de la „puțin peste 30.000 de miliarde de dolari” în prezent, pe fondul accelerării capacităților AI. Declarațiile au fost făcute de Jack Clark , cofondator al Anthropic, sâmbătă, la reuniunile anuale ale Fondului Monetar Internațional și Băncii Mondiale, organizate la Bangkok. Clark a spus că îmbunătățirea rapidă a AI va accelera schimbările „în toate domeniile de activitate”. „Știu că pare foarte puțin plauzibil, dar aceasta este una dintre implicațiile faptului că tehnologia continuă să se îmbunătățească.” Ce ar presupune, economic, un astfel de scenariu Potrivit lui Clark, o expansiune de această magnitudine ar implica apariția unor industrii și invenții noi, care să susțină o creștere puternică a producției economice americane. El a argumentat, totodată, că AI contribuie deja la accelerarea semnificativă a descoperirilor științifice. Miza pentru companii și autorități: reguli mai stricte În același timp, cofondatorul Anthropic a avertizat că amploarea transformărilor generate de AI impune o cooperare internațională mai strânsă pentru stabilirea unor reguli de reglementare „neobişnuit de stricte şi serioase”, adaptate impactului tehnologiei. Estimarea privind PIB-ul este prezentată ca rezultat al unui model intern al companiei și este tratată chiar de autorul ei ca fiind, cel puțin la prima vedere, dificil de crezut; materialul nu oferă detalii despre metodologia modelului sau despre ipotezele folosite. [...]
Google începe testarea limitată a Genie 4 , un „world model” care poate rula simulări interactive în timp real cu audio nativ , o direcție cu potențial operațional direct pentru companii care dezvoltă agenți AI, roboți sau instrumente creative. Informațiile sunt prezentate pe Google Blog . Genie 4 este descris ca un model global („world model”) pentru simulare interactivă în timp real, cu un nivel ridicat de realism și cu generare de sunet „nativ” (adică produs direct de model, pe loc, nu adăugat ulterior). Google spune că modelul integrează și dezvoltă capabilități din familia Gemini: „Gemini Omni” ar ancora simulările în aspect și comportament din lumea reală, iar alte modele Gemini ar furniza raționamentul necesar pentru coerență și continuitate. Ce poate face Genie 4 în simulare, potrivit Google Publicația indică faptul că utilizatorii pot porni un eveniment și pot „dirija” scenele în timp real prin limbaj natural, inclusiv: mișcarea camerei, schimbarea vremii, introducerea de personaje noi. În plus, fiecare „lume” ar genera audio dinamic, inclusiv sunete ambientale, muzică și dialog interactiv. De ce contează pentru utilizare practică și industrie Google poziționează simularea lumii ca un pas important către AGI (inteligență artificială generală), menționând explicit două direcții de utilizare: medii de antrenare mai sigure pentru roboți și agenți, respectiv extinderea instrumentelor creative în industrii precum film, jurnalism, jocuri și producție. Acces: testare limitată și planuri de extindere Google spune că a început distribuirea Genie 4 către un grup restrâns de testeri „de încredere”. Următorul pas ar fi disponibilitatea „în curând” pentru abonații Google AI Ultra , în Project Genie, precum și pentru parteneri cu acces timpuriu prin Gemini API și AI Studio. Pentru demonstrații, compania trimite către blogul Google DeepMind: https://deepmind.google/blog/genie-4-a-new-generation-of-world-simulation/ . [...]
