Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Google împinge cumpărăturile second-hand spre „căutare asistată de AI”, prin funcții din Search și Shopping care ajută utilizatorii să găsească produse similare, să compare prețuri și chiar să estimeze valoarea de revânzare, potrivit Google Blog. Miza practică este reducerea fricțiunii din piața de resale (revânzare) – de la descoperire și verificare, până la decizia de cumpărare sau vânzare.
În contextul în care interesul de căutare pentru „vintage” și „how to thrift” a atins maxime istorice în 2026, Google își poziționează instrumentele ca „strat” de orientare pentru cumpărăturile de obiecte second-hand și vintage, inclusiv pentru căutări aflate în trend precum „vintage jersey” și „thrifted heels”.
Google descrie cinci moduri prin care Search poate „ridica nivelul” cumpărăturilor de tip thrift/vintage, cu accent pe căutare vizuală și întrebări în limbaj natural:
Din perspectiva pieței, setul de funcții descris de Google mută o parte din „munca” specifică second-hand (identificare, autentificare informală prin comparații, orientare de preț) în interfața de căutare. În practică, asta poate crește transparența pentru cumpărători și poate accelera decizia de achiziție sau revânzare, mai ales când utilizatorul compară rapid cu ofertele online.
Google nu oferă în material date despre lansări pe piețe, disponibilitate în România sau rezultate măsurabile (de tip conversii ori economii), astfel că impactul concret depinde de accesul efectiv la aceste funcții și de cât de bine acoperă ofertele locale.
Recomandate
Google extinde global o funcție de organizare automată în Drive, bazată pe inteligență artificială , ceea ce poate reduce timpul pierdut de utilizatori și companii cu sortarea manuală a documentelor și poate schimba modul în care sunt administrate arhivele digitale în Google Workspace, potrivit Android Headlines . Funcția se numește „ Organize My Files ” și folosește inteligența artificială pentru a propune organizarea fișierelor din Google Drive . Publicația notează că disponibilitatea este „globală”, ceea ce indică o extindere dincolo de testări sau lansări limitate. Ce se schimbă, operațional, pentru utilizatori Miza practică a funcției este automatizarea unei activități repetitive: ordonarea fișierelor în foldere și menținerea unei structuri coerente în Drive. În mediul de business, unde volumele de documente cresc rapid și sunt gestionate de echipe, o astfel de automatizare poate însemna: mai puțin timp alocat „curățeniei” în Drive; o structură de foldere mai uniformă între utilizatori; acces mai rapid la documente, dacă recomandările sunt aplicate consecvent. Android Headlines nu detaliază în fragmentul disponibil condițiile exacte de activare, tipurile de conturi vizate sau dacă există limitări (de exemplu, doar pentru anumite planuri Google Workspace). În lipsa acestor precizări, rămâne neclar dacă funcția ajunge simultan la toți utilizatorii și în ce ritm se face distribuirea. De ce contează pentru companii Dincolo de confortul individual, organizarea documentelor are impact direct asupra productivității și asupra riscului operațional (documente „pierdute”, versiuni paralele, acces greșit). O funcție de organizare asistată de inteligență artificială poate deveni relevantă mai ales pentru: echipe cu fluxuri mari de fișiere (vânzări, juridic, HR, proiecte); organizații care folosesc Drive ca depozit principal de documente; companii care încearcă să standardizeze nomenclatoare și structuri de foldere. Ce urmează, în practică, este ca utilizatorii să vadă cum se integrează „Organize My Files” în rutina de lucru și cât de predictibile sunt recomandările. Dacă funcția este adoptată pe scară largă, poate împinge și mai mult administrarea documentelor spre „asistență” automată, nu doar stocare. [...]
Google împinge rularea locală a agenților multimodali pe laptopuri prin Gemma 4 12B , un model care promite performanță apropiată de varianta mai mare (26B) la un consum de memorie mult redus și care poate rula pe hardware de consum, potrivit Google Blog . Modelul este poziționat între Gemma E4B (orientat spre „edge”, adică rulare pe dispozitive) și Gemma 26B de tip Mixture of Experts (MoE – arhitectură care activează selectiv „experți” specializați). Google spune că Gemma 4 12B „împachetează” capabilități puternice într-un „memory footprint” mai mic și este primul model „mid-sized” din familie cu intrări audio native. De ce contează: inferență locală cu cerințe mai mici de memorie Miza operațională este reducerea dependenței de cloud pentru aplicații cu imagini și audio, printr-un model suficient de mic pentru rulare locală. Google afirmă că Gemma 4 12B este „laptop ready”, putând rula cu 16 GB de VRAM sau memorie unificată (în funcție de platformă), și că atinge performanțe apropiate de modelul 26B MoE pe benchmark-uri standard, dar la mai puțin de jumătate din amprenta totală de memorie . În același timp, compania indică o adopție deja mare a familiei Gemma 4: modelele au depășit 150 de milioane de descărcări , iar comunitatea a construit aplicații de la „brațe robotice purtabile” până la soluții de securitate AI pentru mediul enterprise. Ce aduce nou: arhitectură multimodală unificată, fără encodere separate Diferențiatorul tehnic principal este arhitectura „encoder-free”: în loc să folosească encodere separate pentru a transforma imaginea sau audio în reprezentări intermediare înainte de modelul lingvistic, Gemma 4 12B introduce intrările vizuale și audio direct în „coloana vertebrală” a modelului de limbaj (LLM). Google argumentează că encoderele separate cresc latența și consumul de memorie. Pe scurt, modul de procesare descris de Google este: Viziune: encoderul vizual din Gemma 4 este înlocuit cu un modul de „embedding” (reprezentare numerică) mai ușor, bazat pe o singură înmulțire de matrice, „positional embedding” și normalizări, lăsând modelul lingvistic să preia procesarea vizuală. Audio: encoderul audio este eliminat complet, iar semnalul audio brut este proiectat în același spațiu dimensional ca „tokenii” text (unități de procesare ale modelului). Google mai spune că modelul include „drafters” pentru Multi-Token Prediction (MTP), o tehnică menită să reducă latența. Cum poate fi folosit: instrumente și distribuție Pentru testare și rulare locală, Google indică suport în mai multe instrumente și canale, inclusiv: LM Studio Ollama Google AI Edge Gallery App Google AI Edge Eloquent LiteRT-LM CLI Modelul este publicat sub licență Apache 2.0 , iar „weights” (parametrii antrenați) sunt disponibili prin colecția de pe Hugging Face . Pentru detalii de implementare, Google trimite la un ghid dedicat: Developer Guide . În paralel, compania anunță și un „Skills Repository” oficial pentru dezvoltarea de agenți (o bibliotecă de „abilități” pentru agenți construiți cu Gemma) și opțiuni de implementare în producție prin Google Cloud (inclusiv Model Garden, Cloud Run și GKE), fără a oferi în material detalii despre prețuri sau condiții comerciale. [...]
Google testează un comutator în Search Console care le permite proprietarilor de site-uri să iasă din rezultatele generate de AI , o schimbare cu impact direct asupra traficului și măsurării performanței pentru publisheri și branduri, potrivit Google . Miza este una operațională: pe măsură ce funcțiile de căutare cu inteligență artificială generativă (precum AI Overviews și AI Mode) capătă amploare, administratorii de site-uri primesc un instrument explicit prin care pot decide dacă își lasă conținutul să fie folosit pentru a „ancora” (a fundamenta) răspunsurile AI din Search. De ce contează: opțiunea de „opt-out” vine cu pierderea traficului din AI Noul control, introdus ca un „toggle” (comutator) în Search Console, le permite proprietarilor de site-uri să aleagă dacă site-ul lor: apare în funcțiile de căutare generativă (AI Overviews, AI Mode sau AI Overviews în Discover); contribuie la fundamentarea răspunsurilor generate de AI. Google precizează că site-urile care aleg să se retragă („opt out”) nu vor primi trafic sau afișări (impressions) din funcțiile generative AI . În același timp, compania spune că această setare nu va fi folosită ca semnal de clasare pentru rezultatele de căutare din afara acestor funcții AI. Context: utilizare mare pentru AI Overviews și AI Mode, schimbare de comportament în căutare Google susține că funcțiile sale de căutare cu AI generativă cresc satisfacția utilizatorilor și frecvența căutărilor. Compania indică: AI Overviews : peste 2,5 miliarde de utilizatori activi lunar; AI Mode : peste un miliard de utilizatori lunar. În paralel, Google afirmă că utilizatorii adresează „tipuri complet noi de întrebări”, ceea ce ar crea oportunități noi pentru branduri, publisheri și creatori să ajungă la public. Ce se schimbă în măsurare: noi informații în Search Console despre apariția în răspunsurile AI Pe lângă comutator, Google începe să introducă și noi informații (insights) în Search Console despre felul în care paginile apar în funcțiile generative AI. Conform companiei, acestea includ: metrici de tip impressions ; informații despre ce pagini apar în răspunsuri AI ; în ce țări apar respectivele pagini în aceste răspunsuri. Google spune că va adăuga „metrici suplimentare” în timp, în funcție de feedbackul primit de la proprietarii de site-uri. Unde și când: test inițial în Marea Britanie, extindere globală ulterior Funcțiile sunt lansate inițial către un subset de proprietari de site-uri din Marea Britanie , pentru testare, urmând ca apoi să fie extinse global. Google menționează și că discută cu autorități de reglementare, inclusiv cu Competition and Markets Authority din Regatul Unit, în contextul evoluției preferințelor utilizatorilor și al impactului asupra ecosistemului web. [...]
Google ar fi început să plătească dezvoltatori din Play Store pentru acces la codul aplicațiilor , într-un program „confidențial” care ar alimenta antrenarea modelelor sale de inteligență artificială și, implicit, ar putea schimba regulile economice ale relației dintre platformă și ecosistemul de dezvoltatori, potrivit 9to5Google . Informația provine dintr-un material 404 Media , care susține că Google derulează un „confidential content offer pilot” prin care încearcă să cumpere cod de aplicații Android de la dezvoltatori prezenți în Google Play, cu scopul de a-și antrena modelele AI. În e-mailurile trimise către dezvoltatori, Google ar prezenta inițiativa ca pe o oportunitate de „a genera venituri suplimentare” din aplicațiile lor. Ce cumpără Google și cum își justifică programul Potrivit relatării, Google le-ar cere dezvoltatorilor „cod de calitate, din lumea reală”, inclusiv: codul aflat în producție, care „alimentează” aplicația curentă; arhive cu prototipuri și proiecte secundare care nu mai sunt folosite. În e-mail, compania ar spune că acest cod este utilizat „pentru a ajuta la îmbunătățirea instrumentelor și produselor Google pentru dezvoltatori”. Mesajul ar include un link către o pagină despre „parteneriate pentru a îmbunătăți produsele AI” (pagina Google: Google AI ), însă e-mailul „aparent nu menționează AI deloc”, notează sursa citată de publicație. De ce contează: codul aplicațiilor, un activ „privat” care devine monetizabil Miza operațională și economică este că Google ar trata explicit codul aplicațiilor ca pe un activ cu valoare separată de distribuția prin Play Store, oferind bani pentru acces la el. Spre deosebire de conținutul public de pe internet, folosit frecvent la antrenarea modelelor AI fără plăți directe către autori, codul aplicațiilor Android este, în mod obișnuit, privat și nu este publicat integral online. În acest context, plata pentru cod ar putea deveni un precedent important: dacă programul se extinde, dezvoltatorii ar putea avea o nouă sursă de venit, iar Google ar obține date de antrenare mai relevante pentru instrumente de programare și produse dedicate dezvoltării de aplicații. Ce știm și ce rămâne neclar Din informațiile prezentate nu reiese: câți dezvoltatori au fost contactați sau au acceptat; ce sume sunt oferite; ce condiții de confidențialitate și ce drepturi de utilizare asupra codului ar primi Google. Programul este descris ca „pilot” și „confidențial”, ceea ce sugerează că amploarea și forma finală pot suferi modificări. Pentru moment, relatarea indică mai ales direcția: Google ar încerca să își îmbunătățească produsele pentru dezvoltatori folosind cod real, obținut prin acorduri plătite. [...]
Google își asumă să refacă 120% din apa folosită în centrele de date din SUA până în 2030 , pe fondul criticilor tot mai puternice legate de consumul de apă al infrastructurii pentru inteligență artificială, potrivit 9to5Google . Miza este operațională și de acceptanță locală: centrele de date pentru AI consumă apă în special pentru răcirea echipamentelor, iar compania spune că, deși impactul asupra consumului de apă din SUA este „mic”, vrea să „protejeze resursele locale de apă în toate aspectele operațiunilor” sale. Ce promite Google: cinci angajamente pentru centrele de date Într-o postare despre extinderea programelor de „ water stewardship ” (administrarea responsabilă a apei), Google enumeră cinci angajamente pentru centrele de date din SUA: refacerea (replenishment) unei cantități de apă mai mari decât cea consumată la amplasamentele sale; sprijinirea utilităților locale pentru modernizarea infrastructurii de apă și apă uzată; folosirea soluțiilor de răcire cu aer în zonele în care bazinele hidrografice sunt considerate „la risc”; raportarea „transparentă” a consumului anual de apă; orientarea către surse alternative și apă recuperată (de exemplu, ape uzate tratate) pentru a reduce presiunea pe apa dulce. 120% până în 2030 și investiții în infrastructură Într-un document asociat, compania afirmă că va reface 120% din apa utilizată la centrele de date până în 2030. Google susține că în 2025 a refăcut peste 7 miliarde de galoane de apă (aprox. 26,5 miliarde litri) și că are în derulare 165 de proiecte de administrare a apei în 97 de bazine hidrografice; odată implementate complet, acestea ar urma să refacă anual peste 19 miliarde de galoane (aprox. 72 miliarde litri) până în 2030, „mai mult decât dublul” consumului din 2024. Separat, Google spune că a angajat până acum peste 500 milioane de dolari (aprox. 2,3 miliarde lei) pentru dezvoltarea infrastructurii de apă, apă uzată și reutilizare a apei, inclusiv proiecte de creștere a disponibilului local de apă și de detectare a pierderilor din rețele (conducte cu scurgeri). Cum se traduce în practică: răcire cu aer și reutilizarea apei Compania afirmă că evaluează bazinele hidrografice înainte de a construi noi centre de date și că ia în calcul răcirea cu apă doar dacă resursele locale sunt „sănătoase și reziliente”; dacă sursa este la risc, ar alege răcire cu aer sau apă reciclată. Un exemplu invocat este Douglas County, Georgia , unde Google spune că a făcut un parteneriat cu autoritatea locală de apă și canalizare pentru a reutiliza ape uzate tratate la răcirea campusului său de centre de date. Ce urmează Google mai anunță un angajament de 17 milioane de dolari (aprox. 78 milioane lei) pentru noi proiecte de administrare a apei în Georgia, Iowa, Michigan, Minnesota, Missouri, Nebraska și Texas, pe lângă proiectele deja existente. Rămâne de urmărit în ce măsură aceste măsuri vor reduce tensiunile cu comunitățile locale, pe măsură ce cererea de capacitate pentru AI împinge la extinderea accelerată a centrelor de date. [...]
Apple își mută o parte din Siri în cloud-ul Google, pe cipuri Nvidia, pentru a accelera upgrade-ul AI potrivit GSMArena , care citează un raport The Information. Schimbarea contează operațional: Apple ar urma să se bazeze pe infrastructură externă ( Google Cloud și hardware Nvidia) pentru unele interogări Siri, în loc să ruleze totul pe dispozitivele proprii sau pe servere Apple. Ce presupune parteneriatul Apple–Google–Nvidia Conform informațiilor citate, Apple va folosi: cipurile Nvidia Blackwell, în special Blackwell B200, pentru partea de procesare în centrele de date; modelul de inteligență artificială Gemini al Google, într-o versiune licențiată, pentru a alimenta „Siri de nouă generație”. Raportul menționează că unele întrebări adresate lui Siri ar urma să fie procesate pe Google Cloud, nu local pe iPhone/iPad și nici pe infrastructura Apple. Miza: viteză de implementare, cu un pariu pe „confidential compute” GSMArena notează că este o schimbare de strategie pentru Apple, companie cunoscută pentru dezvoltare internă sau pentru diversificarea furnizorilor. În acest caz, dependența ar fi mai pronunțată: Apple „se va baza puternic” pe cipurile Blackwell și pe Gemini. Pentru a răspunde preocupărilor de confidențialitate, raportul indică faptul că centrele de date Google vor utiliza cipuri Nvidia Blackwell B200 cu o funcție integrată de „confidential compute” (procesare confidențială), care criptează datele în timp ce sunt procesate direct pe cip. Ideea este să reducă riscurile, chiar dacă o parte din solicitări ajung pe un cloud terț. Când ar putea apărea noul Siri Prima versiune a Siri „mai inteligent” ar putea fi văzută în septembrie, potrivit aceleiași surse. Detaliile despre ce tipuri de interogări vor fi mutate în cloud și în ce proporție nu sunt precizate în materialul citat. [...]
