Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Dell și NVIDIA mută AI-ul enterprise din „pilot” în producție, cu promisiuni de cost pe token de până la 10 ori mai mic, pe fondul unei cereri pe care Jensen Huang o descrie drept „parabolică”, potrivit NVIDIA. Mesajul central al prezentărilor de la Dell Technologies World este că organizațiile accelerează implementările de „agentic AI” (agenți software care execută sarcini în lanț, cu pași dependenți unii de alții) și inferență (rularea efectivă a modelelor), iar infrastructura se repoziționează pentru a susține volume mult mai mari de calcul.
Michael Dell a estimat, pe scena evenimentului, că cheltuielile globale pentru infrastructura AI ar putea ajunge la 3–4 trilioane de dolari până în 2030 (aprox. 13,8–18,4 trilioane lei), în timp ce consumul de „tokeni” (unități de text procesate de modele) ar urma să crească cu 3.400% în același interval. În această logică, Dell AI Factory cu NVIDIA este prezentată ca platforma pentru rularea de modele avansate și agenți autonomi „în spatele perimetrului” companiei, adică în infrastructură proprie, nu exclusiv în cloud public.
„Am ajuns în era AI-ului util, motivul pentru care cererea crește parabolic, absolut parabolic.” (Jensen Huang, CEO NVIDIA)
NVIDIA indică o actualizare de portofoliu care țintește direct costul de operare al inferenței și capacitatea de scalare în centrele de date:
Dell a prezentat și Dell PowerRack, un sistem integrat (calcul, rețea, stocare) proiectat ca ansamblu, cu accent pe design termic, managementul energiei și optimizări software, pentru a reduce „costul” integrării componentelor.
Un element cheie pentru companii este mutarea încărcărilor AI în infrastructuri controlate direct. Dell citează un sondaj intern de adopție AI potrivit căruia 67% dintre încărcările AI rulează acum în afara cloudului (on-premises, pe dispozitiv, la marginea rețelei sau în centre de colocare), iar 88% dintre respondenți rulează cel puțin un workload AI on-premises.
În acest context, NVIDIA poziționează Confidential Computing (tehnologii care protejează datele și modelele „în utilizare”, nu doar la stocare sau în tranzit) drept fundație pentru rularea modelelor avansate în interiorul companiilor, fără expunerea proprietății intelectuale a modelului sau a datelor sensibile. În listă sunt menționați parteneri precum Fortanix, Google și Red Hat.
Pe scenă au fost menționați clienți care rulează deja workload-uri AI pe Dell AI Factory cu NVIDIA, inclusiv Lilly, Samsung și Honeywell. În servicii financiare, NVIDIA notează că firma de tranzacționare algoritmică Hudson River Trading își extinde implementarea Dell pentru cercetare bazată pe AI, folosind servere Dell PowerEdge XE9685L și NVIDIA Spectrum-X Ethernet.
Separat, NVIDIA menționează disponibilitatea în „preview” a Google Distributed Cloud (GDC) cu Gemini 3.0 pe servere Dell PowerEdge XE9780, accelerat de NVIDIA Blackwell și securizat prin Confidential Computing.
Din informațiile prezentate, direcția este o standardizare a „fabricilor” AI în infrastructura enterprise, cu accent pe inferență și agenți, cost per token și securitate pentru rulări on-premises. Sursa nu oferă un calendar de livrare sau prețuri pentru configurațiile anunțate, astfel că impactul comercial imediat (comenzi, venituri, termene) nu poate fi cuantificat din datele disponibile.
Recomandate
ByteDance susține că a găsit o „lege de scalare” care ar permite agenților AI să-și accelereze învățarea după lansare , o direcție cu miză economică directă pentru industrie, în condițiile în care îmbunătățirea modelelor prin „mai multe date și mai multă putere de calcul” începe să-și arate limitele, potrivit South China Morning Post . Într-o lucrare publicată joi, echipa Seed AI a ByteDance arată că agenții AI (software autonom care execută sarcini în numele unui om) își pot dubla viteza de învățare la fiecare trei luni, dacă interacționează cu medii din lumea reală pe perioade îndelungate. Concluzia este prezentată ca o alternativă la metoda dominantă din ultimii ani: creșterea seturilor de date și a resurselor de calcul în faza de antrenare inițială. Contextul este presiunea tot mai mare asupra „scalării” tradiționale. Publicația notează că voci influente din industrie, inclusiv cofondatorul OpenAI Andrej Karpathy, au avertizat că abordarea de tip „forță brută” nu poate continua la nesfârșit. În paralel, institutul american de cercetare Epoch AI a avertizat că datele publice, generate de oameni, sub formă de text, ar putea fi epuizate în următorii șase ani, ceea ce amplifică nevoia de căi alternative de progres. Ce au măsurat cercetătorii ByteDance și cum Pentru a studia cum „învață” agenții după ce sunt deja utilizați (post-deployment), echipa a dezvoltat EdgeBench, un set de evaluare cu 134 de sarcini „ultra-lungi”, care acoperă domenii precum inginerie software, descoperire științifică, matematică formală și muncă profesională bazată pe cunoaștere. Fiecare sarcină cere cel puțin 12 ore de operare continuă a agentului AI. Cercetătorii au înregistrat 38.000 de ore de interacțiune cu mediul pentru a evalua cinci modele „de vârf”, inclusiv: Anthropic Claude Opus 4.8; OpenAI GPT 5.5 și GPT 5.4; modele ale companiilor chineze Zhipu AI și DeepSeek. De ce contează: o cale de creștere când pre-antrenarea încetinește Datele obținute ar indica faptul că performanța unui agent urmează o curbă matematică „foarte predictibilă”, sugerând că abilitățile pot continua să crească într-un mod previzibil prin experiență practică, chiar dacă beneficiile pre-antrenării (pre-training) se estompează. În lucrare, echipa ByteDance argumentează că „învățarea după lansare din medii bogate ar putea merita aceeași atenție sistematică de scalare pe care a primit-o pre-antrenarea”. Miza operațională este că agenții integrați în scenarii reale – de la software pentru companii la cercetare științifică și proiecte de inginerie – nu se pot baza doar pe cunoștințele „statice” din antrenarea inițială, ci ar trebui să evolueze continuu „la locul de muncă”. Rămâne, însă, o zonă insuficient înțeleasă în industrie, chiar și pe fondul orientării tot mai accentuate către „agentic AI”: modul în care aceste sisteme autonome învață din mediile reale după implementare. ByteDance își poziționează rezultatele ca un pas spre standardizarea și măsurarea acestui tip de progres. [...]
Cristian Mungiu avertizează că algoritmii pot standardiza cinemaul mai mult decât AI-ul în sine, într-o discuție despre rolul inteligenței artificiale în film, potrivit HotNews . Regizorul, câștigător al Palme d’Or, a spus la un dialog cu jurnalista Alexandra Tănăsescu, organizat la Mercedes-Benz Studio Bucharest, că inteligența artificială trebuie privită ca un instrument: rezultatele pot fi „spectaculoase” dacă este folosită de cineva „creativ și inteligent”, dar pot deveni „mediocre” dacă utilizarea se reduce la rețete de succes „bazate pe algoritm”. „Marele pericol”: dependența de rețete comerciale Mungiu a susținut că nu se teme că AI-ul va produce filme mai slabe decât cele existente, însă vede un risc mai important: ca deciziile creative să fie tot mai mult ghidate de algoritmi care optimizează pentru vânzare, adică pentru „media a ceea ce este mai eficient să vinzi”. „Nu cred că AI-ul va produce niște filme mai proaste decât se produc acum. Întrebarea cea mare este dacă ne ținem întotdeauna de algoritmi, care înseamnă, de fapt, media a ceea ce este mai eficient să vinzi.” În viziunea sa, o astfel de logică ar reduce diversitatea creației și ar descuraja proiectele adresate unui public mai restrâns, unde „factorul uman” rămâne esențial pentru a produce conținut care „să îi vorbească în suflet” fiecăruia. „Nu îmi doresc să fiu standardizat” Regizorul a încheiat ideea spunând că nu își dorește o lume în care oamenii și creațiile lor sunt uniformizate de algoritmi. „Eu nu îmi doresc să fiu standardizat. Îmi doresc, cu defectele mele, să rămân individual.” Context: „ Fjord ”, lansare așteptată între octombrie 2026 și ianuarie 2027 În același eveniment, Mungiu a vorbit și despre „Fjord” (menționat în articol și ca „Fiord”), primul său lungmetraj în limba engleză, cu Sebastian Stan și Renate Reinsve în rolurile principale. Filmul urmărește o familie româno-norvegiană ajunsă în centrul unei anchete privind protecția copilului și abordează teme precum polarizarea societății, dialogul și diferențele de valori. Filmul a avut o avanpremieră în România în iunie, iar lansarea în cinematografe este așteptată, potrivit regizorului, în perioada octombrie 2026 – ianuarie 2027, după încheierea circuitului internațional de festivaluri. [...]
Japonia vrea să accelereze automatizarea economiei cu încă 10 milioane de roboți până în 2040 , mizând pe un „hub” național de robotică și pe un model de inteligență artificială (IA) de bază, Noetra , pentru a susține adoptarea la scară în sectoare cu deficit de personal, potrivit TechRadar . Planul, prezentat de ministrul Economiei, Comerțului și Industriei, Ryosei Akazawa , actualizează strategia națională de robotică și extinde aria de aplicare la 18 domenii, după includerea producției alimentare și a îngrijirii medicale printre priorități. Miza operațională este explicită: trecerea roboților dincolo de fabrici, către activități unde lipsa forței de muncă începe să afecteze funcționarea curentă a companiilor și serviciilor. Un „hub” național pentru adoptare, cercetare și formare Guvernul intenționează să se miște rapid pentru a crea un nucleu central de robotică bazată pe IA, care să sprijine: implementarea roboților în companii, cercetarea și dezvoltarea, formarea forței de muncă necesare operării și întreținerii acestor sisteme. Oficialii descriu acest hub ca element-cheie pentru ca firmele să poată adopta roboți „la scară”, în special în industrii deja afectate de lipsa de personal. Noetra, fundația de IA pentru roboții viitori Strategia este construită în jurul Noetra, un „model fundamental multimodal” (un tip de IA antrenată să proceseze mai multe tipuri de date, precum text, imagini sau semnale) dezvoltat în Japonia, în paralel cu un proiect al National Institute of Advanced Industrial Science and Technology axat pe „physical AI” – IA aplicată în sisteme care acționează în lumea reală, precum roboții. Noetra este deținut majoritar de SoftBank, NEC, Sony Group și Honda, iar Fujitsu și Rakuten ar evalua încă intrarea în consorțiu, potrivit informațiilor citate de publicație. De ce contează: datele, nu doar puterea de calcul Akazawa a legat strategia de utilizarea datelor acumulate din zone precum îngrijirea vârstnicilor, intervenții la dezastre, producție și operațiunile de dezafectare de la Fukushima Daiichi, argumentând că acestea susțin încrederea guvernului în abordare. În viziunea sa, competiția globală se mută către accesul la seturi de date utilizabile, nu doar către capacitatea brută de calcul. „Utilizarea datelor acumulate” ar urma să devină „strategia câștigătoare” a Japoniei, a spus ministrul, potrivit sursei. În acest cadru, guvernul vrea să construiască infrastructură de date pentru roboți și „physical AI” care să reflecte punctele forte industriale ale Japoniei și experiența de operare a utilajelor în medii periculoase sau cu deficit de personal. Parteneriate internaționale și o posibilă rampă pentru export Oficialii au confirmat un aranjament de colaborare cu instituții de cercetare din SUA, Canada, Franța și Marea Britanie pentru dezvoltarea modelului de bază. Tehnologia rezultată ar urma să fie disponibilă pe scară largă pentru dezvoltatori japonezi de IA, companii și utilizatori, în mai multe industrii și regiuni. În plus, potrivit unor oficiali informați despre plan, unele companii ar putea folosi platforma ca bază pentru extinderea pe piețe externe în anii următori. Strategia este legată și de ambiția de a stimula transformarea bazată pe IA și în afara marilor centre urbane, nu doar în Tokyo. Presiunea demografică și limita reală: investiția și acceptarea publică Contextul rămâne cel al îmbătrânirii populației și al politicilor restrictive de migrație, care alimentează deficitul de forță de muncă. Susținătorii automatizării argumentează că roboții ar acoperi posturi greu de ocupat, mai degrabă decât să înlocuiască direct angajați existenți. Totuși, materialul notează că realizarea ambițiilor depinde mai puțin de anunțuri și mai mult de investiții susținute, progres tehnic și acceptare publică. TechRadar indică drept sursă secundară pentru unele detalii publicația The Register , care a relatat despre plan. [...]
Coreea de Sud vrea să transforme surplusul fiscal din boomul AI în investiții publice printr-un fond național care ar urma să finanțeze atât proiecte strategice în inteligență artificială și producția de cipuri, cât și programe sociale pentru tineri, potrivit Mediafax , care citează Euronews. Planul a fost prezentat de șeful de cabinet prezidențial, Kang Hoon-sik , într-o reuniune între Guvern și partidul de guvernământ. Excedentul de venituri fiscale, rezultat din profiturile record ale industriei semiconductorilor, ar urma să fie direcționat într-un „fond pentru răspunsul la provocările viitorului”. Ce ar finanța fondul și de ce contează economic Fondul ar urma să susțină proiecte în domeniul inteligenței artificiale și al producției de cipuri, dar și măsuri cu componentă socială, în special pentru tineri. În lista de direcții menționate apar: facilitarea accesului la locuințe; sprijinirea antreprenoriatului; crearea de noi locuri de muncă. Dimensiunea fondului nu a fost anunțată. Guvernul ar urma să stabilească în această lună strategia fiscală și să organizeze consultări publice înainte de decizia finală. Motorul: profiturile din memorii pentru AI și efectul în buget Creșterea încasărilor fiscale este legată de performanțele Samsung Electronics și SK hynix, mari producători de memorii folosite în infrastructura de centre de date pentru dezvoltarea inteligenței artificiale. Cererea globală de cipuri pentru AI a împins profiturile celor două companii și, implicit, veniturile colectate de stat. Potrivit Euronews, acțiunile Samsung au crescut cu peste 170% în prima jumătate a anului, iar titlurile SK hynix au avansat cu peste 300%, ambele companii depășind pragul de un trilion de dolari capitalizare bursieră. Infrastructură pentru fabricile de cipuri: energie și apă O parte din fondurile suplimentare ar urma să fie orientate către infrastructura necesară industriei semiconductorilor, în special rețele de energie electrică și alimentare cu apă, esențiale pentru funcționarea fabricilor de cipuri. În paralel, Samsung și SK hynix sunt implicate într-un proiect public-privat estimat la aproximativ 800 de trilioane de woni (circa 457 de miliarde de euro), pentru construirea unui nou centru de producție a semiconductorilor în sud-vestul țării. Ce urmează: dezbatere internă și decizie fiscală În Coreea de Sud există deja o dezbatere privind destinația exactă a veniturilor excepționale, cu propuneri care includ finanțarea start-up-urilor, programe pentru tineri, scheme de venit minim în comunități rurale și pescărești, precum și sprijin pentru sectorul cultural și artiști. Pe fondul acestor câștiguri, efectele încep să se vadă și pe piața muncii: în luna mai, Samsung a evitat o grevă de amploare după un acord privind acordarea unor bonusuri angajaților. [...]
Meta introduce un abonament de 19,99 dolari pe lună (aprox. 90 lei) pentru a debloca mai mult din funcțiile „AI” ale ochelarilor săi inteligenți , o schimbare care mută costul produsului dinspre o achiziție unică spre un model recurent de monetizare a utilizării, potrivit Futurism . Miza pentru utilizatori este că accesul „serios” la funcții devine condiționat de plată, chiar dacă dispozitivul a fost deja cumpărat. Meta lansează abonamentul „ Meta One Premium ”, descris ca necesar pentru cei care vor „să scoată maximum” din ochelari. Publicația notează că firma susține că abonamentul nu este obligatoriu, însă introduce limitări de utilizare („rate limit”, adică plafon de utilizare) pentru funcțiile considerate cheie. Ce se schimbă, concret: limită de ore cu și fără abonament Exemplul central din material este „ Conversation Focus ”, o funcție care amplifică vocile persoanelor cu care vorbești. Conform informațiilor citate: cu abonament: utilizatorii au acces la 15 ore pe lună de „Conversation Focus”, după care sunt blocați; fără abonament: utilizatorii sunt limitați la trei ore pe lună . De ce contează: costul nu pare legat de infrastructură online Un argument important din articol este că „Conversation Focus” nu ar necesita conexiune la internet pentru a funcționa, ceea ce sugerează că nu depinde de procesare pe servere la distanță (și, implicit, de costuri variabile de calcul în cloud). În acest context, materialul citează o observație din The Verge, care pune sub semnul întrebării justificarea economică a plafonării și a abonamentului. Context: controverse de confidențialitate și presiune pe proiectele AI ale Meta Futurism amintește că Meta a fost recent în centrul unei controverse după ce Wired a relatat că ar fi inclus discret tehnologie de recunoaștere facială în software-ul ochelarilor inteligenți. În plus, ochelarii cu cameră au atras critici legate de filmarea discretă a persoanelor, fără consimțământ. În același timp, publicația notează că, deși ochelarii s-ar fi vândut „în milioane”, inițiativele AI ale Meta ar fi întâmpinat dificultăți interne, iar scumpirea utilizării pentru „power users” (utilizatorii intensivi) ar putea afecta unul dintre proiectele considerate de succes. Ce urmează Din informațiile disponibile în material, schimbarea se conturează ca o normalizare a abonamentelor pentru funcții software pe dispozitive deja cumpărate , cu limitări lunare explicite. Nu sunt oferite detalii suplimentare despre alte funcții incluse în abonament sau despre calendarul complet de implementare, dincolo de descrierea abonamentului și a limitelor de utilizare pentru „Conversation Focus”. [...]
Anthropic intră direct în cercetarea de medicamente, un pas care poate muta competiția din AI din zona „instrumentelor” în zona costurilor și riscurilor reale ale R&D-ului farmaceutic , potrivit IT之家 . Compania a anunțat că va porni un program propriu de dezvoltare de medicamente, concentrat pe „boli neglijate” – afecțiuni rare pentru care marile companii farmaceutice consideră că randamentul comercial este prea mic ca să justifice investiții consistente. Miza operațională este că Anthropic nu se limitează la a vinde sau licenția tehnologie către industria farmaceutică, ci își asumă intern o parte din lanțul de cercetare, cel puțin în fazele timpurii și preclinice (înainte de testarea pe oameni), unde selecția candidaților și analiza datelor pot fi accelerate de modele AI. De la platformă pentru cercetători la program propriu de R&D Anunțul a fost făcut în cadrul evenimentului „The Briefing: AI for Science”, unde Anthropic a lansat și Claude Science , descris ca un „spațiu de lucru” pentru cercetători care adună într-un singur mediu instrumente, seturi de date și fluxuri de lucru. Platforma ar include funcții precum analiză de date, generare de grafice și asistență pentru activități de cercetare. Compania a prezentat exemple de utilizare, inclusiv un caz în care un cercetător de la Universitatea California, San Francisco (UCSF) ar fi identificat în câteva minute o contaminare virală într-un experiment, problemă care ar fi trecut neobservată timp de un an. Tot ca demonstrație de capabilități, Anthropic a susținut că sistemul poate analiza în mai puțin de o oră 100 de boli genetice rare și poate selecta 32 de direcții candidate care merită evaluate ulterior prin „screening” computațional (filtrare și testare virtuală a unor ipoteze/compuși, înainte de experimentele de laborator). Ce rămâne neclar: ținte, parteneriate și pașii scumpi ai dezvoltării Anthropic nu a comunicat care vor fi primele boli sau proiecte concrete vizate. De asemenea, compania nu a precizat dacă, în cazul identificării unor candidați promițători, va continua singură etapele următoare sau va colabora cu alte organizații pentru experimente pe animale, studii clinice și producție. Această zonă este critică deoarece, dincolo de fazele de descoperire și preclinic, costurile, durata și riscurile cresc semnificativ, iar aprobările de reglementare devin determinante. Context: AI accelerează, dar nu înlocuiește validarea clinică Materialul notează că interesul pentru AI în cercetarea de medicamente a crescut, cu platforme dezvoltate de OpenAI, Google și Amazon, în timp ce Google DeepMind (prin Isomorphic Labs) și companii specializate precum Insilico Medicine avansează proiecte proprii. În paralel, marii producători de medicamente (AstraZeneca, Novo Nordisk, GSK) extind utilizarea AI în selecția de compuși, proiectarea moleculară, analiză de date și optimizarea proceselor de R&D. În același timp, mai mulți experți citați subliniază limita actuală: nu există încă un medicament proiectat integral de AI care să fi parcurs toate studiile clinice și să fi primit aprobarea FDA (agenția americană a medicamentului). AI poate crește viteza de identificare a candidaților și eficiența cercetării, însă nu elimină necesitatea testelor de toxicitate, siguranță și eficacitate, nici etapele clinice. În acest context, CEO-ul Novartis, Vas Narasimhan, a indicat că dezvoltarea unui medicament până la aprobare durează în medie circa 12 ani, iar aproximativ 40% din acest interval ține de procesarea informației și operațiuni de R&D. În opinia lui, o nouă generație de instrumente AI ar putea reduce aceste componente astfel încât ciclul total să ajungă la circa 7–8 ani, însă etapele biologice (experimente, studii clinice) rămân greu de accelerat. El a mai estimat că rata de succes ar putea crește de la aproximativ 8% la aproximativ 16%, dar tot cu dependență de validare experimentală pe termen lung. Semnal operațional: echipă de life sciences și laborator propriu În ultimul an, Anthropic și-a extins echipa de științe ale vieții și a construit un laborator „wet lab” (laborator pentru experimente biologice efective, nu doar simulări). Publicația mai menționează informații din industrie potrivit cărora compania ar recruta activ specialiști din mari companii farmaceutice și instituții de cercetare, pentru a susține programul. Concluzia implicită a materialului: chiar dacă AI poate îngusta rapid lista de candidați și poate îmbunătăți direcțiile de cercetare, rezultatele clinice și aprobările vor necesita, în continuare, timp îndelungat și resurse mari – iar intrarea Anthropic în dezvoltarea directă de medicamente înseamnă asumarea acestor constrângeri, nu doar furnizarea de software. [...]
