Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Procesul dintre Elon Musk și OpenAI mută disputa despre AI în zona de control și guvernanță, cu Microsoft în centrul mizei – potrivit Antena 3, conflictul juridic ridică întrebarea practică a pieței: cine ajunge să decidă direcția unei tehnologii pe care chiar actorii din industrie o descriu drept potențial „superinteligență” (AGI), adică un nivel ipotetic în care capacitățile mașinii le depășesc pe cele umane.
Miza imediată a procesului, așa cum este prezentată în material, este schimbarea OpenAI de la un „laborator” nonprofit la o structură orientată spre profit, supravegheată de o fundație nonprofit. Musk susține că liderii OpenAI ar fi trădat misiunea inițială – dezvoltarea AI „în mod sigur și transparent” – în favoarea obiectivului de a face bani.
OpenAI, la rândul său, afirmă că Musk, cofondator plecat în 2018, ar fi devenit vocal abia acum din cauza succesului lui Sam Altman pe o piață pe care concurează și compania de AI a lui Musk, xAI, despre care Antena 3 notează că a fuzionat în februarie cu SpaceX.
În depoziția din această săptămână, Musk a reluat ideea că, în primii ani ai OpenAI, el ar fi trebuit să fie la conducere pentru a se asigura că tehnologia este folosită în siguranță. În același context, el a invocat investiția Microsoft de 20 de miliarde de dolari în OpenAI (aprox. 92 miliarde lei) ca motiv de îngrijorare, argumentând că „Microsoft are propriile motivații” care ar putea devia de la obiectivele inițiale.
Musk a formulat în instanță și o întrebare către jurați, în linie cu teza sa privind riscurile:
„Chiar ați vrea ca Microsoft să controleze superinteligența digitală?”
Materialul citat de Antena 3, o analiză CNN, punctează însă că alternativa sugerată implicit de Musk, cel puțin în primii ani ai OpenAI, ar fi fost un control concentrat în jurul lui Musk și al unui consiliu dominat de numiri făcute de el. Musk ar fi spus că „avea nevoie de control” la început, anticipând ulterior diluarea participației prin intrarea altor investitori.
Analiza CNN redată de Antena 3 susține că, în timp ce părțile se contrazic, opțiunile discutate rămân, practic, în interiorul unui cerc restrâns de mari jucători: Musk, OpenAI (condusă de Sam Altman), Microsoft și, eventual, Google, Meta sau Anthropic.
În același material apare și reacția unor membri ai juriului, care ar indica o ostilitate față de Musk, inclusiv formulări dure din chestionarele de selecție. Judecătoarea federală Yvonne Gonzalez Rogers ar fi recunoscut existența acestei ostilități, dar a susținut că ea nu exclude integritatea procesului judiciar.
Judecătoarea a intervenit și pe fondul retoricii despre riscurile existențiale ale AI, remarcând – potrivit textului – ironia faptului că Musk dezvoltă o companie în același domeniu. Tot ea a delimitat însă obiectul cauzei, spunând că nu este un proces despre riscurile AI sau efectele asupra omenirii, ci că acesta ar putea fi subiectul unui proces viitor.
În termeni de impact, cazul evidențiază o tensiune care depășește disputa dintre două nume: cum se stabilește guvernanța (cine controlează, cu ce mandat și ce mecanisme de verificare) într-o industrie în care capitalul mare și infrastructura tehnologică tind să concentreze decizia în mâinile câtorva companii și fondatori.
Recomandate
ChatGPT a coborât sub 50% cotă de piață, semn că piața asistenților AI intră într-o fază mai competitivă și mai orientată spre monetizare , potrivit HotNews , care citează raportul „State of AI” 2026 al firmei de analiză Sensor Tower . Datele indică o schimbare de dinamică într-un segment care, până recent, părea dominat aproape incontestabil de OpenAI: la începutul anului, ChatGPT era încă peste 50%, dar până la finalul lunii mai a scăzut la 46,4%, pe fondul creșterii rapide a rivalilor. Cine câștigă teren și cum arată împărțirea pieței Conform estimărilor Sensor Tower, avansul vine în special din două direcții: Gemini (Google) : 27,7% cotă de piață, alimentată în mare parte de integrarea în ecosistemul mai larg de instrumente Google; Claude (Anthropic) : 10,3% cotă de piață, cu o reputație puternică pentru sarcini de productivitate și, prin Claude Code, utilizare intensă în rândul programatorilor. Alți asistenți — inclusiv Grok (xAI), Perplexity, DeepSeek și Meta AI — sunt menționați cu sub 5% fiecare. De ce contează pentru business: utilizatorii schimbă mai ușor aplicația, iar banii cresc Raportul „State of AI” 2026, citat de TechCrunch, estimează că între începutul anului și finalul lunii iunie utilizatorii vor descărca aproape 2,3 miliarde de aplicații AI și vor cheltui peste 4,2 miliarde de dolari (aprox. 19,3 miliarde lei) pe acestea. În aceeași perioadă a anului trecut, cheltuielile au fost de 1,83 miliarde de dolari (aprox. 8,4 miliarde lei), ceea ce sugerează o mutare a industriei de la „creștere cu orice preț” către monetizare . În același timp, raportul notează că atât ritmul descărcărilor, cât și cel al cheltuielilor încetinesc, un posibil semn de maturizare a pieței, chiar dacă valorile absolute continuă să urce. Încrederea în brand începe să conteze în utilizare Un alt semnal operațional important: utilizatorii sunt „din ce în ce mai dispuși” să treacă de la un asistent la altul, iar anumite evenimente pot accelera migrarea. Ca exemplu, raportul menționează că acordul încheiat în februarie de OpenAI cu Departamentul Apărării al SUA a declanșat un vârf măsurabil al dezinstalărilor, sugerând că pentru o parte dintre utilizatori contează nu doar funcțiile, ci și încrederea în companie și alinierea la anumite valori. Utilizatori și abonamente: două modele diferite de tracțiune Sensor Tower indică și o diferențiere între popularitate și capacitatea de a transforma utilizarea în venituri recurente: ChatGPT ar fi ajuns la un miliard de utilizatori activi lunar , cu o creștere de 200 de milioane din februarie; Gemini are 662 de milioane de utilizatori activi lunar, iar Claude 245 de milioane . Pe partea de monetizare, Claude iese în evidență: 13% dintre utilizatorii Anthropic plătesc un abonament , o rată de conversie prezentată drept un reper relevant pentru investitori atunci când evaluează cât de sustenabile sunt veniturile companiilor din AI. În paralel, raportul estimează că timpul petrecut în aplicațiile AI va urca de la 17,2 miliarde de ore în prima jumătate din 2025 la aproximativ 36 de miliarde de ore în prima jumătate a acestui an, pe fondul utilizării tot mai frecvente pentru productivitate și al apetitului mai mare pentru funcții premium, în special în SUA. [...]
Administrația Trump încearcă să oprească în instanță un proces pe Legea Aerului Curat împotriva xAI , susținând că acțiunea NAACP ar pune în pericol alimentarea cu energie a unui centru de date care rulează Grok, folosit de armată, potrivit Ars Technica . Procesul a fost deschis în aprilie de National Association for the Advancement of Colored People (NAACP) împotriva xAI și a subsidiarei MZX Tech, acuzate că au încălcat Legea Aerului Curat prin operarea a 27 de turbine pe gaz fără autorizație de emisii în Southaven, Mississippi, conform plângerii depuse la dosar. NAACP susține că numărul turbinelor neautorizate a ajuns la 57 până la mijlocul lunii mai și că existau planuri de instalare a încă două, potrivit unei depuneri din 12 iunie. În documentele depuse în instanță, NAACP afirmă că „Colossus Gas Plant” alimentează cu energie centrul de date „Colossus 2”, care, la rândul lui, rulează chatbotul Grok. Turbinele au generat atât îngrijorări legate de sănătate, cât și plângeri privind zgomotul, pe fondul funcționării instalației. Intervenția guvernului: argumentul „securității naționale” și al inovării în IA Avocați ai Departamentului de Justiție al SUA au cerut unui judecător federal respingerea cazului, într-o depunere făcută „ieri”, notează publicația. În argumentație, guvernul invocă faptul că Departamentul pentru Calitatea Mediului din Mississippi ar fi stabilit că turbinele nu au nevoie de autorizații. În același timp, depunerea guvernului susține că procesul „amenință inovația în inteligență artificială, plus energia necesară pentru a o alimenta” și că încercarea NAACP de a „tăia” alimentarea care susține Grok ar afecta securitatea națională, deoarece Grok ar furniza „sprijin critic” pentru operațiuni militare. Guvernul mai afirmă că modelul „Grok Gov” ar fi ajutat lovituri țintite în Iran, în cadrul „Operation Epic Fury”, potrivit unei declarații semnate de Cameron Stanley, chief digital and artificial intelligence officer pentru Department of War. Conform acestei declarații, Grok ar fi fost folosit împreună cu Maven Smart System pentru a sprijini desfășurarea a peste 2.000 de muniții către 2.000 de ținte distincte în 96 de ore. Reacția reclamanților: „un abuz de putere” pentru a apăra xAI Southern Environmental Law Center (SELC), organizația care reprezintă NAACP, acuză administrația că încearcă să obțină un avantaj pentru xAI în afara cadrului legal. Într-un comunicat, SELC susține că guvernul argumentează „că xAI ar trebui să fie lăsată să încalce legea doar pentru că administrația Trump spune asta”. Miza imediată este una de reglementare: dacă instanța acceptă argumentul guvernului, cazul pe Legea Aerului Curat ar putea fi blocat, iar disputa privind necesitatea autorizațiilor pentru turbinele pe gaz ar rămâne, practic, închisă pe această cale. [...]
Cheltuielile OpenAI au urcat anul trecut la 34 mld. dolari, iar presiunea pe cash împinge compania spre eficientizare înainte de un posibil IPO , potrivit IT之家 , care citează un articol publicat de Financial Times . Conform informațiilor, OpenAI ar fi avut în 2025 cheltuieli totale de 34 miliarde de dolari (aprox. 156 miliarde lei). Structura costurilor indică un model de creștere puternic dependent de investiții: 19 miliarde de dolari (aprox. 87 miliarde lei) pentru cercetare și dezvoltare, circa 6 miliarde de dolari (aprox. 28 miliarde lei) pentru vânzări și marketing, iar restul de aproximativ 9 miliarde de dolari (aprox. 41 miliarde lei) pentru infrastructură, operațiuni și alte costuri. Diferența dintre cheltuieli și venituri rămâne mare În același context, publicația notează că mai multe instituții media au relatat anterior că veniturile OpenAI ar fi fost de 13 miliarde de dolari (aprox. 60 miliarde lei) anul trecut, mult sub nivelul cheltuielilor. Totodată, compania ar fi înregistrat o pierdere netă de 39 miliarde de dolari (aprox. 179 miliarde lei), semn că se află încă într-o etapă de investiții masive. De unde vin costurile și ce urmează Potrivit sursei, principalii factori care alimentează pierderile sunt investițiile continue în: achiziția de cipuri pentru putere de calcul; construirea de centre de date; recrutarea de specialiști. În paralel, OpenAI ar lucra la optimizarea modului de operare, inclusiv prin creșterea eficienței, temperarea ritmului de creștere a bugetului de cercetare și dezvoltare și reducerea proiectelor non-esențiale, în pregătirea pentru un IPO (ofertă publică inițială) în acest an, mai arată materialul. [...]
OpenAI alocă 150 milioane de dolari (aprox. 690 milioane lei) pentru a accelera implementările de IA în companii , mizând pe o rețea globală de parteneri care să acopere partea considerată acum „factorul limitativ”: identificarea cazurilor de utilizare, reproiectarea fluxurilor de lucru, integrarea cu sistemele existente și managementul schimbării, potrivit OpenAI . Programul, numit OpenAI Partner Network , este gândit ca un cadru prin care parteneri din întreaga lume pot „construi, vinde și livra” soluții de inteligență artificială folosind produsele și modelele OpenAI. Miza operațională este scalarea adoptării în mediul enterprise (companii mari), unde provocarea nu mai este performanța modelelor, ci execuția: strategie, integrare sigură cu datele și sistemele interne, guvernanță și suport. Ce presupune rețeaua și cum sunt structurați partenerii OpenAI descrie rețeaua ca un program care face colaborarea „mai ușoară și mai flexibilă”, indiferent dacă partenerii co-vând, implementează, construiesc soluții sau conectează clienții la tehnologia OpenAI. Partenerii sunt recunoscuți în funcție de valoarea creată și primesc acces la resurse, instruire și suport pentru a-și construi practici de IA. Programul are trei niveluri, cu criterii ridicate privind performanța comercială și capacitatea de livrare: Select Advanced Elite Specializări și suport pentru implementări complexe Pe măsură ce platforma evoluează, partenerii vor putea obține specializări care să indice expertiză în zone „cu impact ridicat”, precum Codex , securitate cibernetică și agenți (sisteme care pot executa sarcini în mod semi-autonom, pe baza unor obiective). Scopul declarat este dublu: clienții să identifice mai ușor furnizori cu capabilități dovedite, iar partenerii să aibă o cale mai clară de dezvoltare a competențelor, în pas cu ritmul de livrare al produselor OpenAI. Separat, OpenAI spune că pilotează și un program de tip Forward Deployed Experts , destinat partenerilor implicați în implementări enterprise complexe. Inițiativa urmărește alinierea mai bună cu echipele OpenAI de „Forward Deployed Engineering” atunci când proiectele cer suport de implementare mai profund, iar participanții ar urma să aibă acces la tehnologii, „playbook”-uri (ghiduri operaționale) și tipare de transformare. Ținta de scalare: 300.000 de consultanți certificați până la final de 2026 Pe lângă investiția de 150 milioane de dolari (aprox. 690 milioane lei), OpenAI afirmă că își propune să instruiască și să abiliteze 300.000 de consultanți certificați până la finalul lui 2026 . În logica programului, această masă de competențe ar trebui să reducă blocajele de implementare din companii și să crească viteza cu care proiectele trec „de la ambiție la rezultate măsurabile”. În esență, OpenAI își poziționează rețeaua de parteneri ca o infrastructură de livrare: nu doar acces la modele, ci capacitate de integrare, reproiectare de procese și management al adoptării, la scară globală. [...]
Alibaba mută „inteligența” roboților în cloud, cu teste pilot la clienți enterprise , încercând să transforme modelele sale de limbaj în capabilități operaționale pentru navigație și manipulare în lumea reală, potrivit Interesting Engineering . Compania chineză a lansat prima sa familie de modele de „AI întrupat” (embodied AI – sisteme care leagă percepția și limbajul de acțiuni fizice), sub numele Qwen-Robot. Suita este dezvoltată de Tongyi Lab și se află în testare pilot cu anumiți clienți enterprise ai Alibaba Cloud , ceea ce indică o direcție de produs orientată spre utilizare comercială, nu doar demonstrații de laborator. Ce include suita Qwen-Robot și ce problemă încearcă să rezolve Alibaba descrie trei modele specializate, fiecare vizând o „componentă” diferită a inteligenței fizice: Qwen-RobotNav : model pentru mișcare și navigație – urmarea instrucțiunilor, deplasare către locații, urmărirea țintelor și suport pentru conducere autonomă. Qwen-RobotManip : model pentru interacțiune fizică – prindere, mutare și manipulare de obiecte, antrenat pe date din sisteme robotice diferite. Qwen-RobotWorld : „model al lumii” – estimează cum se pot schimba mediile și ajută robotul să anticipeze consecințele acțiunilor. Miza, în logica prezentată de companie, este conectarea înțelegerii limbajului și a imaginilor (modele vizual-lingvistice) cu controlul efectiv al mișcărilor. Alibaba punctează și o constrângere practică: datele de antrenare pentru roboți sunt costisitoare, eterogene (navigație, brațe robotice, vehicule, camere) și greu de combinat fără conflicte. Demonstrații și indicatori tehnici menționați Într-o demonstrație, Alibaba a arătat Qwen-RobotNav pe un robot patruped Unitree Go2 , echipat cu hardware NVIDIA Jetson Thor și o singură cameră cu rezoluție redusă. Robotul ar fi navigat într-un apartament necunoscut, pe baza instrucțiunilor vocale, fără hărți preîncărcate, cu o latență de inferență de 196 milisecunde . Pentru Qwen-RobotManip, compania afirmă că modelul a fost antrenat pe peste 38.000 de ore de date open-source pentru sarcini de manipulare și interacțiune cu obiecte. Alibaba mai susține că modelul a obținut cel mai mare scor la categoria „generalist” din benchmark-ul RoboChallenge pentru robotică în lumea reală: process score 59,83 și rată de succes a sarcinilor 45% . Separat, Alibaba a prezentat Qwen-RobotClaw , un cadru de tip „agent” (software care orchestrează pași și instrumente pentru a îndeplini o sarcină) ce permite modelelor Qwen să folosească suita Qwen-Robot ca „unelte” pentru lumea fizică. Într-un exemplu, agentul ar fi căutat o toaletă, a identificat un semn „defect” și s-a redirecționat autonom. Compania a mai făcut open-source Chat2Robot , o platformă în browser pentru testarea interacțiunilor de embodied AI. De ce contează: intrarea Alibaba într-o cursă cu miză industrială Mișcarea Alibaba vine pe fondul intensificării competiției globale în „AI fizic”, cu inițiative menționate în material precum Gemini Robotics (Google DeepMind) și extinderea ecosistemului de robotică al Nvidia (Cosmos, Isaac, GR00T), dar și start-up-uri precum Physical Intelligence, Skild AI și Figure AI (atribuite South China Morning Post). Pentru China, aceeași sursă notează că avantajul de producție este completat de investiții în software de decizie autonomă, într-un ecosistem care include dezvoltatori AI, companii de robotică și producători de vehicule electrice. În acest context, testarea pilot cu clienți enterprise ai Alibaba Cloud sugerează că următorul pas relevant va fi trecerea de la performanțe în demonstrații și benchmark-uri la implementări repetabile în operațiuni reale. [...]
Amazon își bazează recuperarea în AI pe cipuri proprii și pe „pariul” Anthropic, mizând pe venituri din cloud indiferent de câștigător , potrivit The Next Web . Șeful diviziei de AI a companiei, Peter DeSantis , a recunoscut că modelele Amazon „nu au fost chiar în avangardă” pentru cele mai mari și mai solicitante sarcini și spune că speră ca Amazon să fie „în discuția” despre modelele de top „în anul care vine”. Declarația, făcută pentru CNBC (link în sursă), este relevantă pentru piață nu doar ca poziționare tehnologică, ci ca semnal despre cum încearcă Amazon să transforme decalajul față de OpenAI și Anthropic într-un avantaj economic: să monetizeze infrastructura (AWS) și cipurile proprii, chiar și atunci când clienții aleg modele concurente. Strategia „dublă”: marketplace de modele și propriile modele Amazon rulează în paralel două direcții. Pe de o parte, Bedrock – „piața” de modele din AWS – permite clienților să acceseze, printr-un singur serviciu, modele de la OpenAI, Anthropic, Meta și Mistral. În această configurație, Amazon poate genera venituri indiferent ce model devine dominant, pentru că încasează din consumul de cloud. Pe de altă parte, compania își dezvoltă propriile modele. The Next Web notează că Nova2, modelul intern lansat în decembrie, a atras aproximativ 50.000 de clienți, dar nu a egalat capabilitățile Claude (Anthropic) sau GPT-5.5 (OpenAI) pentru cele mai solicitante utilizări din mediul enterprise și cercetare – context care explică „franchețea” lui DeSantis. „Plasa” pentru investitori: expunere la Anthropic și venituri AWS În paralel cu dezvoltarea internă, Amazon și-a consolidat expunerea la Anthropic: a angajat investiții de până la 33 miliarde dolari (aprox. 152 mld. lei), inclusiv un acord de 25 miliarde dolari (aprox. 115 mld. lei) semnat în aprilie, care oferă Anthropic acces la până la cinci gigawați de capacitate de calcul pe cipurile Trainium ale Amazon. În schimb, Anthropic s-a angajat să cheltuiască peste 100 miliarde dolari (aprox. 460 mld. lei) pe AWS în următorul deceniu. Structura arată de ce Amazon poate câștiga financiar chiar dacă modelele sale rămân în urma liderilor: profită atât din participația în Anthropic, cât și din veniturile de cloud generate de consumul Anthropic. Publicația mai arată că rezultatele Amazon din T1 2026 au fost umflate de un câștig de 16,8 miliarde dolari (aprox. 77 mld. lei) legat de Anthropic, în timp ce fluxul de numerar liber a scăzut cu 95%. Planul de recuperare: Trainium, date proprii și scală de inginerie Pentru a reduce decalajul, DeSantis indică trei pârghii: cipuri AI proprii, date de antrenare proprietare (din operațiunile de retail și logistică) și capacitatea de execuție a unei echipe care acoperă modele de frontieră, proiectare de siliciu și cercetare în zona cuantică. The Next Web notează că cipurile Trainium alimentează deja majoritatea sarcinilor de inferență (rulare a modelelor) din Bedrock, iar Trainium3 – așteptat mai târziu în acest an – ar urma să aducă o performanță de patru ori mai mare decât generația anterioară. Rămâne însă o întrebare deschisă, în absența unor repere măsurabile: dacă cipurile proprii și datele interne pot compensa avansul de mai mulți ani al laboratoarelor care au investit miliarde în antrenarea modelelor de frontieră. DeSantis a indicat un orizont de „anul care vine”, dar fără benchmark-uri (teste standardizate) care să permită evaluarea progresului. [...]
