Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Google încearcă să mute dezbaterea despre regulile UE din zona concurenței în cea a securității datelor, avertizând că obligația de a deschide Android către alți asistenți AI și de a partaja date de căutare „anonimizate” ar putea crește riscurile de fraudă și reidentificare a utilizatorilor, potrivit Ars Technica.
Miza este una de reglementare: Comisia Europeană pregătește pentru luna viitoare un set de măsuri care ar putea forța Google să „joace mai corect” cu rivalii din UE. Compania susține însă că, în forma discutată acum, schimbările ar crea breșe operaționale și de confidențialitate, chiar dacă obiectivul declarat al UE este reducerea poziției dominante a Google.
Heather Adkins, vicepreședinte Google pentru inginerie de securitate, a declarat pentru Wired (citată de Ars Technica) că propunerile UE au două componente:
Adkins a susținut că, dacă măsurile ar fi implementate „așa cum sunt descrise azi”, în câteva săptămâni s-ar putea vedea „o creștere semnificativă a fraudei în UE”.
Google argumentează că statutul special al lui Gemini pe Android îi oferă acces la fișierele utilizatorului, conținutul de pe ecran și interacțiuni vocale îmbunătățite. În logica companiei, extinderea acestui tip de acces către alți furnizori ar putea fi exploatată de actori rău intenționați, prin instalarea unor servicii AI malițioase capabile să fure date sau să manipuleze experiența de utilizare.
Articolul notează că Adkins nu intră în detalii tehnice despre mecanismele de atac, dar sugerează că problema ar fi „suprafața” mai mare de risc odată cu apariția mai multor servicii cu privilegii similare.
Partea cea mai sensibilă este partajarea de date de căutare. Conform proiectului de propunere citat, Google ar trebui să ofere competitorilor un set de date „anonimizate” cu granularitate ridicată, la un nivel care „nu a mai fost furnizat” până acum.
Adkins a spus pentru Wired:
„Anonimizarea este grea și trebuie să ai experții tehnici potriviți la masă ca să găsești soluțiile.”
Google invocă și faptul că, odată cu disponibilitatea pe scară largă a modelelor AI puternice, de-anonimizarea (reidentificarea) seturilor mari de date ar fi mai ușoară. În plus, compania susține că echipele sale interne ar fi reușit să lege date de căutare „anonime” de utilizatori individuali în doar două ore, folosind așa-numitele „atacuri de corelare” (linkage attacks), adică tehnici care combină indicii din mai multe surse pentru a identifica persoane.
Un alt argument prezentat este riscul de securitate la nivel de ecosistem: dacă datele ajung la firme mai mici, acestea ar putea deveni ținte mai ușoare pentru atacatori.
Demersul UE se desfășoară în cadrul Digital Markets Act (DMA), care desemnează companii precum Google, Meta sau Amazon drept „gatekeeperi” (platforme cu rol de control asupra accesului la piețe digitale) și le impune obligații suplimentare.
Potrivit articolului, perioada de comentarii s-a încheiat pe 1 mai, iar Comisia Europeană lucrează la modul de aplicare. O decizie finală este așteptată pe 27 iulie, iar aceasta ar urma să fie obligatorie din punct de vedere legal pentru Google, în calitatea sa de gatekeeper. Până atunci, detaliile despre accesul AI pe Android și despre nivelul de anonimizare cerut pentru datele de căutare rămân „în aer”.
Recomandate
Google ar fi început să limiteze accesul Meta la modelul Gemini din cauza lipsei de capacitate de calcul , iar blocajul riscă să întârzie proiecte interne de inteligență artificială la Meta, potrivit IT Home , care citează un articol din Financial Times . Meta ar fi cerut de la Google o cantitate de resurse de calcul (putere de procesare necesară pentru rularea și antrenarea modelelor de inteligență artificială) peste ceea ce compania putea livra. Conform informațiilor, Alphabet (compania-mamă a Google) ar fi transmis în jurul lunii martie că nu poate acoperi necesarul Meta pentru Gemini, iar acest deficit ar fi afectat calendarul mai multor inițiative interne, unele fiind amânate. Efect operațional: proiecte întârziate și raționalizarea consumului de „tokeni” În urma restricțiilor, Meta ar fi cerut angajaților să economisească „tokeni” (unitatea de bază folosită pentru a măsura consumul în servicii de inteligență artificială, în special la utilizarea modelelor lingvistice mari). Măsura sugerează o presiune directă asupra bugetelor și planificării de produs, atunci când accesul la infrastructura necesară nu mai este garantat la nivelul cerut. Financial Times mai notează că și alți clienți ai Google ar fi fost afectați, însă într-o măsură mai mică; Meta ar fi resimțit cel mai puternic impactul, tocmai din cauza volumului ridicat de resurse solicitate. Context: investiții de miliarde, dar „gâtul de sticlă” rămâne Deși marile companii tehnologice investesc de ani buni miliarde de dolari în achiziții de cipuri și în construirea de centre de date, piața încă se confruntă cu un deficit de capacitate care să țină pasul cu cererea în creștere pentru servicii de inteligență artificială, potrivit aceleiași relatări. În acest context, IT Home menționează că veniturile Google Cloud au ajuns la 20 de miliarde de dolari (aprox. 92 miliarde lei) în trimestrul I, până în martie. Totuși, CEO-ul Google, Sundar Pichai, a indicat că limitările de capacitate au frânat o creștere mai rapidă și au contribuit la acumularea de comenzi restante, care ar fi crescut aproape dublu față de trimestrul anterior. Ce urmează Dacă restricțiile de capacitate persistă, companiile mari care depind de furnizori externi pentru acces la modele și infrastructură ar putea fi nevoite să își recalibreze planurile: fie prin prioritizarea proiectelor și reducerea consumului, fie prin diversificarea furnizorilor sau accelerarea investițiilor proprii în infrastructură. În material nu sunt oferite detalii despre durata limitărilor sau despre un calendar de revenire la capacitatea solicitată. [...]
Google a plafonat accesul Meta la Gemini din lipsă de capacitate de calcul , un semnal că infrastructura pentru inteligență artificială începe să devină un blocaj operațional chiar și pentru cei mai mari jucători din tehnologie, potrivit Ziarul Financiar . Google i-a transmis Meta în jurul lunii martie că nu poate furniza întreaga capacitate Gemini pe care compania o dorea să o cumpere, conform a trei persoane familiarizate cu situația. Restricțiile sunt încă în vigoare și, potrivit publicației, au perturbat și întârziat unele proiecte interne de AI ale Meta. Un blocaj de infrastructură care lovește direct în proiecte și bugete Limitarea accesului la modele nu este doar o chestiune comercială, ci una de „putere de calcul” (capacitatea de procesare necesară pentru antrenarea și rularea modelelor AI). În acest context, Meta a început să-și împingă angajații să folosească mai eficient „tokenurile” AI – unități prin care este măsurată utilizarea AI – atât din cauza restricțiilor impuse de Google, cât și pe fondul unei inițiative mai ample de eficientizare a costurilor cu AI. Aceeași sursă notează că și alți clienți ai Google au fost afectați de restricții, însă într-o măsură mai mică, Meta fiind lovită mai puternic din cauza cererii „excepțional de mari” pentru modelele Google. De ce contează: cererea depășește investițiile, iar cloud-ul rămâne limitat Decizia Google de a plafona accesul unui client mare oferă o imagine rară asupra presiunilor din infrastructura AI, într-un moment în care industria investește masiv în cipuri, centre de date și energie, dar tot nu reușește să țină pasul cu cererea. Ca reacție la cererea ridicată – în special din partea clienților corporate mari precum Meta – Google s-a grăbit să-și asigure capacitate suplimentară, potrivit unei persoane familiarizate cu situația. La începutul lunii, compania a semnat un acord de 920 de milioane de dolari pe lună (aprox. 4,22 mld. lei) pentru a închiria capacitate de calcul de la SpaceX , compania lui Elon Musk. Google și Meta au refuzat să comenteze. Context financiar: „suntem limitați de capacitatea de calcul” La prezentarea rezultatelor pentru primul trimestru, în aprilie, directorul general al Google, Sundar Pichai, a spus că veniturile din cloud au depășit pentru prima dată 20 de miliarde de dolari, iar portofoliul de contracte cloud semnate, dar încă nelivrate, aproape s-a dublat față de trimestrul anterior, ajungând la peste 460 de miliarde de dolari. „Evident, pe termen scurt suntem limitați de capacitatea de calcul. De exemplu, veniturile noastre din Cloud ar fi fost mai mari dacă am fi putut satisface cererea.” În esență, episodul arată că „frenezia AI” nu mai pune presiune doar pe bugete, ci și pe livrarea efectivă a capacității, cu efecte directe asupra ritmului de dezvoltare a produselor și asupra veniturilor din cloud. [...]
Costul tot mai mic de a construi software de infrastructură cu ajutorul AI riscă să „comoditizeze” sistemele de operare , mutând competiția și marjele către cloud și infrastructura de inteligență artificială, potrivit unei analize publicate de Mobilissimo . Ideea centrală: timp de decenii, controlul asupra sistemului de operare ( Windows , iOS, Android ) a însemnat control asupra pieței, nu pentru că aceste platforme ar fi fost imposibil de copiat, ci pentru că era extrem de scump și greu să construiești ceva comparabil. Acum, susține autorul, ecuația începe să se schimbe nu prin dispariția platformelor consacrate, ci prin scăderea accelerată a costului de dezvoltare, pe fondul apariției „agenților” AI care pot prelua o parte tot mai mare din munca de programare. De ce contează economic: valoarea se mută din „OS” în stratul următor Analiza argumentează că, atunci când costul de producție al unui strat software scade suficient, valoarea migrează către alt strat: serverele au devenit „marfă” și valoarea s-a mutat în cloud, browserele au devenit gratuite și valoarea s-a mutat în servicii, iar diferențierea la telefoane s-a dus în ecosistem. În aceeași logică, sistemele de operare ar intra într-o „eră ieftină”, în care avantajele istorice se erodează și marjele se comprimă. Consecința anticipată nu este apariția rapidă a unor rivali direcți pentru Windows sau Android, ci proliferarea unor sisteme de operare construite pentru domenii foarte specifice (de la roboți și industrie la infrastructură critică, automobile, echipamente medicale sau dispozitive noi), tocmai pentru că o parte tot mai mare din efortul de dezvoltare ar urma să fie preluată de agenți software. Semnalul operațional: agenții AI nu mai sunt doar „autocomplete” Mobilissimo notează că instrumente precum Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot sau Devin sunt încă privite de mulți ca un „autocomplete” mai bun, însă rolul lor se schimbă: primesc un obiectiv, își împart sarcinile, generează cod, îl testează, îl rescriu și îl repară, în timp ce inginerul devine mai degrabă persoana care stabilește direcția și validează rezultatul. Diferența, susține autorul, este „uriașă” din punct de vedere economic. Ca exemplu al vitezei cu care poate fi produs software de infrastructură, analiza indică experimentul descris în articolul „When the model writes the kernel” : un model AI (Fable 5) ar fi construit într-o sesiune de lucru de „câteva zeci de minute” nucleul unui kernel compatibil conceptual cu Windows NT, scris în Rust , iar proiectul ar fi evoluat ulterior până la încărcarea unor drivere Windows și rularea unor executabile reale. Miza nu este, subliniază autorul, ca acel kernel să concureze cu Windows, ci semnalul privind scăderea costului de a replica lucruri considerate până recent aproape imposibile. „Agentic OS”: sistemul de operare ca interfață către infrastructura AI Un alt indiciu invocat este schimbarea de discurs la producătorii de hardware. La MWC Shanghai, Honor ar fi folosit termenul „Agentic OS”, descriind o direcție în care AI-ul înțelege intenția utilizatorului, comunică permanent cu modele din cloud și transformă telefonul într-un nod conectat la o infrastructură AI mai mare decât dispozitivul; primele elemente ar urma să apară odată cu MagicOS 11 , conform articolului care descrie direcția (link în sursă: https://www.huaweicentral.com/agentic-os-features-will-show-up-to-users-with-magicos-11-honor/ ). În această viziune, sistemul de operare devine „translatorul” dintre utilizator și infrastructura AI, iar diferențierea se mută către ceea ce platforma „nu conține” local: cloud-ul, modelele, memoria utilizatorului și contextul acumulat, plus capacitatea unui agent de a coordona servicii fără ca utilizatorul să deschidă aplicații. Ce urmează: competiția se mută în cloud-ul „unde rulează inteligența” Concluzia analizei este că sistemele de operare nu dispar, ci se „democratizează”, iar centrul de greutate se mută către infrastructura AI. În acest cadru, investițiile marilor jucători în cloud și acceleratoare AI sunt prezentate ca parte a aceleiași repoziționări: „nu următorul sistem de operare va decide cine conduce industria, ci cloud-ul în care acel sistem de operare își caută inteligența”, potrivit Mobilissimo. [...]
Cursor mută supravegherea dezvoltării software cu agenți AI pe iPhone , un pas care poate schimba modul de lucru al echipelor și poate accelera tranziția de la „scris cod” la „validat decizii”. Potrivit The Next Web , compania a lansat o aplicație iOS care permite dezvoltatorilor să pornească și să gestioneze agenți de codare direct de pe telefon, prin conectarea la versiunea desktop a Cursor. Aplicația mobilă permite inițierea unor sesiuni noi, revizuirea rezultatelor generate de agenți și interacțiunea cu agenți aflați deja în execuție, atunci când utilizatorul nu este la computer. Mesajul implicit este operațional: dezvoltarea asistată de AI nu mai depinde de un mediu complet de lucru pe desktop, ci poate fi coordonată „din mers”, prin verificări și aprobări rapide. De ce contează: dezvoltatorul devine „supervizor”, nu executant Cursor își continuă astfel pivotarea către agenți mai autonomi, începută odată cu a doua lansare majoră a platformei, în octombrie 2025. Atunci au fost introduși agenți capabili să lucreze pe baze de cod fără supraveghere constantă, pentru sarcini precum scrierea de teste, repararea de erori și refactorizarea codului în mai multe fișiere. Aplicația iOS duce această autonomie mai departe, pentru că mută controlul și monitorizarea în afara biroului. În acest model, rolul dezvoltatorului se mută către: verificarea rezultatelor produse de agenți; aprobarea modificărilor; corectarea direcției (course correction) atunci când e nevoie, fără editare „linie cu linie”. Context competitiv și semnale din piață Boris Cherny, șeful Claude Code la Anthropic, descrie tendința printr-o formulare directă: „Cea mai mare parte din programarea mea acum este pe telefon.” În același timp, Cursor nu este singura platformă care împinge interfețe mobile pentru instrumente de programare asistată de AI: Anthropic și OpenAI au deja interfețe mobile, însă, potrivit articolului, nu au ajuns la aceeași profunzime a fluxului bazat pe agenți direct pe telefon. Miza pentru companii: autonomie suficientă ca să reducă „timpul la tastatură” Lansarea vine pe fondul accelerării traiectoriei corporative a Cursor (dezvoltat de Anysphere ). Publicația notează că firma a atras 2 miliarde de dolari (aprox. 9,2 miliarde lei) la o evaluare de 50 de miliarde de dolari (aprox. 230 miliarde lei) în aprilie și că SpaceX a structurat un potențial acord de achiziție de 60 de miliarde de dolari (aprox. 276 miliarde lei). Cursor ar avea peste un milion de clienți plătitori și susține că 70% dintre companiile din Fortune 1.000 îi sunt clienți. Din perspectivă operațională, pariul Cursor este că agenții pot rula autonom perioade mai lungi, iar oamenii intervin periodic pentru revizuiri și aprobări. Aplicația iOS este construită exact pentru acest tip de utilizare: verificări rapide, aprobări și ajustări, nu dezvoltare completă pe mobil. În paralel, articolul leagă această evoluție de „vibe coding”, tendință care ar fi dus la o creștere de 84% a trimiterilor de aplicații în App Store și la măsuri de control din partea Apple asupra aplicațiilor generate cu AI. Cursor, prin controlul agenților de pe telefon, împinge mai departe ideea că proiecte complexe pot fi coordonate de pe un dispozitiv de buzunar. [...]
Coreea de Sud pune pe masă investiții de peste 576 mld. dolari (aprox. 2.650 mld. lei) pentru a-și crește rapid capacitatea de producție de cipuri și infrastructura pentru inteligență artificială , într-un plan multianual care mută o parte importantă a expansiunii în afara zonei metropolitane a Seulului, potrivit HotNews . Miza economică și operațională este dublă: pe de o parte, Coreea de Sud încearcă să răspundă cererii în creștere pentru semiconductori folosiți în sisteme avansate de IA; pe de altă parte, administrația președintelui Lee Jae Myung vrea să folosească investițiile ca instrument de reducere a disparităților regionale și de stimulare a economiilor din afara Seulului. Unde se duc banii: fabrici noi și clustere industriale În centrul planului sunt Samsung Electronics și SK Hynix, cei mai mari doi producători de cipuri din țară, care ar urma să investească împreună cu furnizorii 800 de trilioane de won (517,87 miliarde de dolari) pentru a construi câte două noi fabrici de cipuri fiecare în regiunea de sud-vest a Coreei de Sud. Pe lângă investițiile companiilor, președintele a indicat și contribuții locale și proiecte conexe: orașul Gwangju și provincia Jeolla de Sud: investiții între 5 și 20 de trilioane de won în proiecte legate de această extindere; un cluster de „ambalare” a cipurilor (etapa de împachetare și integrare a cipurilor înainte de utilizare): 81 de trilioane de won, în zona Chungcheong, lângă Seul. Lee a argumentat că sud-vestul țării poate susține clustere majore de producție, invocând resurse energetice „abundente și insuficient utilizate”. De ce accelerează Seulul: limitele actualelor centre de producție Președintele sud-coreean a spus că, pentru a ține pasul cu cererea, guvernul vrea să fie finalizate „cât mai repede” centrele de producție deja aflate în construcție, dar și să fie asigurată din timp o „capacitate de producție copleșitoare” prin investiții noi, inclusiv în sud-vest. Motivul invocat: locațiile de producție existente, concentrate în jurul orașelor Yongin și Pyeongtaek, „și-au atins deja limitele”. La eveniment au participat și reprezentanți ai altor companii, între care LG Electronics, HD Hyundai Robotics, Korea Electric Power Corp și Korea Water Resources Corp. Legătura directă cu inteligența artificială: HBM și DRAM Planul vine într-un moment în care cipurile de memorie cu lățime mare de bandă (HBM) produse de Samsung și SK Hynix au devenit esențiale în competiția globală pentru construirea de sisteme avansate de IA. HBM este realizată prin suprapunerea mai multor straturi de DRAM (un tip de memorie folosit pe scară largă în electronice precum laptopuri și smartphone-uri). Ministrul sud-coreean al industriei, Kim Jung-kwan, a declarat că țara își propune să își dubleze producția de DRAM în termen de cinci ani, prin accelerarea construcției de fabrici în zona metropolitană a Seulului până la mijlocul anilor 2030. [...]
HP își extinde utilizarea OpenAI Frontier de la proiecte-pilot la implementare la scară de companie , mizând pe o platformă unificată de guvernanță și evaluare a agenților AI, potrivit OpenAI . Miza operațională este trecerea de la experimente punctuale la fluxuri de lucru zilnice, cu controale clare privind accesul, contextul folosit de sisteme și modul în care sunt măsurate rezultatele. HP spune că își va „scala” activarea parteneriatului strategic OpenAI Frontier după o serie de proiecte-pilot considerate reușite în mai multe arii. Parteneriatul vizează extinderea folosirii capabilităților AI pentru îmbunătățirea experiențelor orientate către clienți și accelerarea transformării operațiunilor interne, de la productivitatea angajaților și dezvoltare software până la raportare și analiză pe baza telemetriei (date tehnice colectate de la dispozitive și sisteme). Ce a rezultat din proiectele-pilot: câștiguri de timp în dezvoltare și securitate Testarea OpenAI Frontier a început în februarie 2026, iar HP indică rezultate timpurii în activități de inginerie și securitate: un inginer a folosit modele OpenAI pentru a parcurge 122 de cereri de modificare a codului („pull requests”) în 43 de proiecte, în câteva săptămâni; o echipă de securitate a remediat mai multe erori software într-o singură zi, activitate pe care o estima altfel la până la o lună; în zona de securitate, HP menționează o estimare orientativă de aproximativ 82 de ore pe săptămână capacitate „deblocată” la nivelul echipei, prin accelerarea analizei și a remedierilor. Un inginer HP descrie trecerea către utilizare curentă, nu doar experimentală: „A fost un instrument uimitor și îl folosesc zilnic.” De ce Frontier contează în faza de extindere: guvernanță, context și evaluare Pe măsură ce HP trece de la proiecte-pilot la un portofoliu mai larg de agenți și fluxuri AI construite pe instrumente OpenAI, Frontier este prezentat ca o platformă unificată care ajută compania să înțeleagă „ce rulează”, ce context poate folosi fiecare sistem, cum sunt guvernate acțiunile și cum sunt evaluate rezultatele. În termeni practici, HP pune accent pe faptul că, într-o organizație mare și distribuită, agenții AI au nevoie de reguli și limite: ce surse de date sunt de încredere, la ce instrumente au acces, ce acțiuni le sunt permise și cum sunt monitorizate în timp. Unde vrea HP să aplice agenți AI: parteneri, suport, dispozitive și securitate OpenAI descrie câteva direcții de lucru în care „stratul” Frontier începe să fie folosit ca element de conectare între sisteme și procese: fluxuri de lucru pentru prețuri, parteneri, magazin și suport clienți: HP subliniază că peste 80% din business trece prin parteneri și că peste 100.000 de parteneri folosesc global Partner Portal; obiectivul este o zonă mai coerentă de autoservire în magazin, parteneri, chat și voce, cu răspunsuri mai rapide și rezolvarea mai eficientă a solicitărilor; Workforce Experience Platform (WXP) și context de dispozitiv: HP explorează folosirea telemetriei și a cunoștințelor de suport pentru a investiga mai rapid probleme precum blocări, Wi‑Fi sau aplicații care nu răspund, cu perspectiva unei remedieri „ancorate” în date (adică bazate pe context verificabil); cyber/securitate: pe lângă accelerarea analizei și a remedierilor, Frontier este poziționat ca mecanism de control (permisiuni, evaluare, implementare) pentru a scala utilizarea fără a pierde trasabilitatea și revizuirea umană; ChatGPT și Codex: ChatGPT este folosit pentru activități de cunoaștere (cercetare, analiză, idei, automatizare de fluxuri), iar Codex pentru modernizare, planificare, „schelet” de interfață și sarcini paralele de livrare software. În ansamblu, HP își propune să transforme utilizarea AI într-un „model operațional” guvernat, în care accesul, contextul, implementarea și evaluarea sunt standardizate pe măsură ce soluțiile trec din faza de dovadă de concept în producție. Pentru piață, semnalul relevant este că HP tratează agenții AI ca infrastructură internă, nu ca instrumente izolate, cu accent pe control și reutilizare la nivel de companie. [...]
