Știri
Știri din categoria Inteligență artificială

Google își diversifică producția de cipuri pentru AI, reducând dependența de TSMC, printr-o comandă fermă către Intel pentru fabricarea a peste trei milioane de unități în 2028, potrivit The Next Web. Mișcarea vine pe fondul presiunii tot mai mari asupra capacităților TSMC, în special în zona de „advanced packaging” (împachetare avansată, adică integrarea cipului cu memoria), un blocaj care începe să schimbe strategiile de aprovizionare ale marilor cumpărători din AI.
Informația, atribuită de publicație unui material The Information, indică faptul că Google a plasat comanda către Intel pentru producția de „tensor processing units” (TPU – acceleratoare dezvoltate intern pentru sarcini de inteligență artificială). În paralel, Nvidia testează tehnologiile Intel, inclusiv împachetarea avansată și procesul 18A, fără să fi luat încă o decizie de producție. Pe fondul știrii, acțiunile Intel au urcat cu aproximativ 12%.
Miza nu este o schimbare de lider în industrie, ci reducerea riscului operațional într-un lanț de aprovizionare concentrat într-o singură țară și, practic, într-un singur furnizor pentru cele mai avansate cipuri AI. TSMC „se chinuie” să țină pasul cu cererea, iar presiunea este descrisă ca fiind cea mai severă în liniile de împachetare avansată, unde cipurile și memoria sunt „cusute” împreună pentru performanță.
Pentru companiile care proiectează cipuri de top, această dependență devine o vulnerabilitate strategică, iar diversificarea furnizorilor începe să arate mai puțin ca o opțiune și mai mult ca o necesitate.
Publicația separă explicit cele două abordări:
Pentru Intel, interesul – chiar și prudent – este prezentat ca un prag important, în condițiile în care compania încearcă de ani să transforme divizia de producție pentru terți (foundry, adică fabricare la comandă) într-un rival credibil pentru TSMC, cu rezultate limitate și pierderi mari. Publicația amintește că Intel a încercat să atragă Apple ca client și că atât guvernul SUA, cât și Nvidia au luat participații în companie.
Totuși, „fereastra” pe termen scurt pare să fie mai degrabă în împachetare decât în fabricația de vârf, unde Intel încă rămâne în urmă. Un punct critic rămâne dacă 18A poate egala TSMC la „yield” (randament – proporția de cipuri funcționale rezultate din producție), o problemă care a mai afectat Intel în trecut. În același timp, este menționat că SK Hynix ar testa compatibilitatea memoriei sale HBM (high-bandwidth memory) cu împachetarea Intel.
Comanda către Intel este prezentată și ca o continuare a strategiei Google de a-și controla infrastructura de cipuri: TPU-urile „se livrează acum în milioane”, iar compania și-a „împrăștiat” comenzile către mai mulți parteneri pentru a reduce dependența atât de Nvidia, cât și de TSMC. Adăugarea Intel este încă o măsură de acoperire.
Concluzia implicită: TSMC nu este „detronată”, dar faptul că cei mai mari cumpărători din AI caută alternative arată că presiunea de capacitate și riscul de concentrare au devenit suficient de mari încât să redeseneze, treptat, harta furnizorilor. Pentru Intel, Google devine un client care validează – cel puțin parțial – ambiția de revenire.
Recomandate

Google semnează codul UE de transparență pentru conținut generat de IA , un pas care poate influența direct modul în care companiile vor trebui să eticheteze și să dovedească originea materialelor online în Europa, dar care vine și cu un avertisment privind riscul de „supra-reglementare”, potrivit Google . Aderarea vizează EU AI Act Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content (cod de practică asociat Actului european privind inteligența artificială), disponibil la nivelul Comisiei Europene aici . Google spune că demersul se bazează pe semnarea, în 2025, a GPAI Code of Practice (un set de angajamente voluntare pentru IA), menționat într-un material separat al companiei aici . Ce înseamnă operațional: etichetare și „amprentare” digitală a conținutului În centrul abordării Google este accelerarea adoptării standardului industrial C2PA (un standard pentru proveniența conținutului digital) și dezvoltarea de instrumente de transparență, inclusiv SynthID . Compania descrie SynthID drept o tehnologie de „watermarking” (marcare digitală) care ajută utilizatorii să înțeleagă cum a fost creat și editat conținutul. Referințe: C2PA și SynthID . Google afirmă că lucrează și cu laboratoare terțe de IA pentru a susține adoptarea pe scară largă a unor instrumente interoperabile de marcare bazate pe SynthID, enumerând Apple, Eleven Labs, Kakao, NVIDIA și OpenAI. Miza de reglementare: transparență, dar fără „straturi” care se bat cap în cap Deși susține obiectivul de transparență, Google avertizează că adăugarea de complexitate de reglementare , într-un moment în care soluțiile tehnice „încă evoluează”, ar putea intra în contradicție cu obiectivele Europei legate de competitivitate și simplificare și ar putea crea confuzie pentru utilizatori. Compania susține că, dacă mediul online ajunge „inundat” de etichete suprapuse și divulgări legale, oamenilor le va fi mai greu să obțină contextul de care au nevoie pentru a înțelege ce văd. Ce urmează Pe măsură ce codul este implementat, Google spune că va lucra cu autoritățile de reglementare și cu parteneri pentru a construi soluții „practice” care să ofere transparență „reală” și să ajute utilizatorii să ia decizii informate despre conținutul pe care îl consumă online. [...]

Marina SUA va folosi un supercomputer Nvidia DGX GB300 pentru a pregăti ofițeri să evalueze limitele și riscurile IA , după ce compania a donat sistemul către Naval Postgraduate School din Monterey, potrivit The Next Web . Miza operațională nu este doar creșterea capacității de calcul, ci formarea unor decidenți care să nu „aibă încredere oarbă” în modele și să știe când tehnologia nu trebuie folosită. Sistemul, descris ca primul supercomputer IA de acest tip din armata americană, rulează pe generația Blackwell Ultra — aceeași linie de cipuri pe care SUA interzice să o vândă către firme chineze. În acest caz, Nvidia a oferit echipamentul gratuit, printr-o donație către fundația școlii, notează publicația, citând o relatare Nextgov . Ce include sistemul și cum va fi folosit DGX GB300 este prezentat ca un sistem integrat (nu un centru de date), care se poate conecta la infrastructura existentă de energie și apă a campusului. Configurația menționată în articol include: 36 procesoare Grace (CPU); 72 plăci grafice Blackwell Ultra (GPU), conectate pentru procesare paralelă. Școala spune că îl va utiliza pentru instruire și aplicații în domenii precum modelare meteo și oceanografică, cercetare operațională, securitate cibernetică și planificare de reziliență. La punerea în funcțiune au contribuit și companii precum Vertiv, DDN și VAST Data. De ce contează: accent pe „judecată”, nu pe „putere de foc” În articol, Naval Postgraduate School își definește explicit obiectivul ca fiind educarea viitorilor lideri militari să înțeleagă suficient de bine aceste tehnologii încât să le poată evalua limitele și să le aplice „etic” și „responsabil”. Căpitanul Michael Owen, vice-provost al Marinei, este citat astfel: „Întrebarea nu este dacă aceste tehnologii vor exista, ci dacă viitorii lideri militari le înțeleg suficient de bine încât să le evalueze limitările, să le aplice etic și să le folosească responsabil.” Dincolo de utilizările academice, donația are și o componentă strategică: un cip considerat prea sensibil pentru export către China ajunge instrument de instruire pentru ofițeri americani, iar Nvidia își expune, în același timp, hardware-ul orientat către zona militară. Context: parteneriat început în 2024 Supercomputerul se bazează pe un acord de cercetare între Nvidia și școală, semnat în decembrie 2024. Potrivit articolului, colaborarea a dus deja la un AI Tech Center în 2025, echipat cu cipuri Blackwell, dispozitive Jetson și platforma de simulare Omniverse. În ansamblu, mesajul instituției este că valoarea principală a noii infrastructuri nu stă doar în capacitatea de calcul, ci în antrenarea discernământului: când și în ce condiții cele mai avansate sisteme de IA nu ar trebui considerate de încredere. [...]

Jensen Huang susține că panica privind dispariția masivă a locurilor de muncă din cauza AI este „o prostie totală” și avertizează că riscul real pentru angajați vine din competiția cu cei care folosesc deja aceste instrumente, potrivit The Next Web . Într-un interviu amplu acordat Axios, șeful Nvidia a respins două idei pe care le vede drept exagerări: că inteligența artificială „va pune capăt omenirii” și că va elimina jumătate dintre joburile din SUA. Huang spune că „toate dovezile” indică „exact opusul”, însă argumentul lui nu este că munca nu se schimbă, ci că oamenii confundă „o sarcină” cu „un job”. „Sarcina” se automatizează, „jobul” se redefinește Huang folosește exemplul radiologilor: citirea scanărilor este o sarcină pe care AI o poate face în mare parte, dar jobul ar rămâne legat de reducerea suferinței și ghidarea pacienților. În aceeași logică, el admite că munca din call-center este „foarte probabil” să fie puternic automatizată, însă consideră că judecata și decizia rămân umane. Pentru a-și susține poziția, Huang invocă și câteva cifre (prezentate ca afirmații ale sale în interviu): numărul radiologilor ar fi în creștere cu aproximativ 20%, deoarece AI le permite să vadă mai mulți pacienți; numărul paralegalilor ar fi în creștere cu circa 10%; joburile din manufactură ar fi crescut cu aproximativ 50% în ultimii ani, pe fondul cursei pentru construirea de centre de date. Mesajul său, formulat direct, mută discuția de la „AI îți ia jobul” la competiția între oameni: „AI nu o să ne distrugă toate joburile. Cineva care folosește AI o să-ți ia jobul.” Miza pentru companii: productivitate și presiune pe recalificare Din perspectiva impactului economic și operațional, poziția lui Huang sugerează că firmele care integrează rapid AI pot obține un avantaj de productivitate, iar cele care întârzie riscă să piardă competitivitate. În același timp, angajații sunt împinși spre adaptare: dacă automatizarea „taie” sarcini, valoarea se mută către activități care cer decizie, relaționare și responsabilitate profesională. Țintă către „doomeri” și un avertisment pentru Washington Huang a criticat și narativele apocaliptice promovate, în opinia lui, de lideri din industrie care „petrec prea mult timp teoretizând” scenarii de tip science-fiction, pentru că „îi face să pară inteligenți”. El spune că discuțiile despre singularitate, simulare sau conștiință a mașinilor sunt „inventate” și că, deși e legitim „să avertizezi oamenii”, este „absolut nepotrivit să inventezi lucruri”. În relația cu factorii de decizie, Huang avertizează că politicienii pot „supra-corecta” dacă „cad în plasa acestor narațiuni”. În același registru, el le-ar fi recomandat administrației Trump să discute cu mulți oameni de știință, nu cu „unul sau doi”, și a respins ideea ca guvernul să ia o participație în Nvidia, pe care o consideră „inutilă”. Context: optimismul lui Huang și interesul Nvidia Huang își proiectează o viziune puternic optimistă: se așteaptă la „un trilion” de agenți AI care rulează simultan și spune că „momentul ChatGPT” pentru roboți a sosit deja, cu mașini utile posibil la 3–4 ani distanță. Acceptă că o bulă AI „va veni într-o zi”, dar „nu azi” și probabil nu în următorii cinci ani. The Next Web notează însă și interesul evident al Nvidia: mai mult AI înseamnă cerere mai mare pentru cipurile companiei. În plus, rivali precum Dario Amodei (Anthropic) ar prognoza contrariul în privința efectelor asupra joburilor. În acest cadru, distincția lui Huang între „sarcină” și „job” rămâne, totuși, nucleul argumentului: automatizarea schimbă munca, dar nu o anulează — iar riscul imediat este competiția cu cei care folosesc AI mai bine și mai repede. [...]

Reddit ia în calcul să limiteze accesul Google la conținut pentru antrenarea AI , pe fondul scăderii traficului trimis din căutare, într-un semnal tot mai puternic că „troc-ul” clasic dintre platforme și motoarele de căutare se rupe, potrivit The Next Web . Miza este economică și operațională: Google a semnat în 2024 un acord care îi permite să își antreneze modelele pe postările de pe Reddit, evaluat la 60 milioane dolari pe an (aprox. 276 milioane lei), însă înțelegerea se apropie de final, iar Reddit nu ar fi convins că vrea să o reînnoiască „în vechii termeni”. După ce The Wall Street Journal a relatat despre discuțiile privind tăierea accesului Google, acțiunile Reddit au scăzut cu circa 9% într-o zi. De ce se schimbă negocierile: traficul, nu doar licența de date Problema centrală este că Google afișează tot mai des „ AI Overviews ” – rezumate generate de inteligență artificială în partea de sus a paginii de rezultate. Utilizatorii pot găsi răspunsul direct în rezumat și nu mai dau click către site-uri, ceea ce reduce vizitele pe care Reddit își monetizează publicitatea. În acest context, conducerea Reddit ar vrea ca un eventual nou acord să fie „taxat la utilizare”, nu pe o sumă fixă, conform articolului. Un purtător de cuvânt al companiei a spus pentru CNBC că Reddit negociază „ca orice afacere”, concentrându-se pe ce e mai bine pentru platformă, și că „multe s-au schimbat” de la primele acorduri, deși obiectivele au rămas aceleași. Nu e un caz izolat: și alți editori reevaluează relația cu Google Dincolo de Reddit, aceeași sursă arată că mai multe organizații media cântăresc cum – sau dacă – să continue colaborarea cu Google, între care USA Today, Reuters, Politico, The Economist și People Inc, potrivit The Wall Street Journal . Scăderea traficului de referință din Google este una dintre explicațiile principale invocate în piață: între iunie 2025 și iunie 2026, traficul de referință din Google a scăzut cu 23% la Politico și cu aproximativ 25% la CNN; la Business Insider, scăderea a depășit 85%. În plus, cercetări independente citate în articol sugerează că ratele de click pot scădea cu o treime până la jumătate atunci când apare un AI Overview. Reddit, prins între două roluri: furnizor de date și „victimă” a AI în căutare Reddit are o poziție aparte: conținutul său este foarte valoros pentru antrenarea modelelor lingvistice mari, iar directorul financiar Drew Vollero a numit platforma „cea mai citată sursă” pentru aceste modele, cu peste 25 de miliarde de postări. În același timp, Reddit licențiază date și către OpenAI, iar totalul acordurilor de conținut era de 203 milioane dolari (aprox. 934 milioane lei) la momentul listării din 2024. Compania crește puternic (venituri în T1 în urcare cu 69% față de anul anterior, conform articolului) și urmează să raporteze din nou pe 30 iulie, însă presiunea rămâne: aceleași răspunsuri AI care cresc valoarea datelor pot reduce traficul necesar pentru business-ul de publicitate. Replica Google și componenta de reglementare Google respinge ideea că ar „seca” web-ul de trafic: susține că trimite în continuare miliarde de clickuri zilnic și că AI Overviews ar distribui traficul către o gamă mai largă de site-uri. Liz Reid, șefa diviziei Search, a declarat pentru Tech Brew: „Căutarea nu este un produs util dacă web-ul nu este un produs prosper.” În paralel, există și o dimensiune de reglementare: Google oferă un instrument prin care editorii pot bloca antrenarea AI, dar folosirea lui poate afecta poziționarea în rezultatele obișnuite. Autoritatea de concurență din Marea Britanie a cerut ca editorii să poată opta pentru excludere fără această penalizare, iar Google testează regula acolo, potrivit articolului. În ansamblu, semnalul este că vechiul schimb „indexare contra trafic” se erodează, iar negocierile se mută spre tarife legate de utilizare, blocaje tehnice sau noi forme de licențiere – cu efect direct asupra veniturilor din publicitate ale platformelor și editorilor. [...]

Alphabet (Google) a ajuns pe flux de numerar liber negativ, deși a raportat profituri record, pe fondul cheltuielilor accelerate pentru infrastructura de inteligență artificială , potrivit Android Authority . Miza pentru piață: investițiile în centre de date, servere și cipuri specializate (TPU) împing costurile în sus într-un ritm care începe să se vadă nu doar în bugete, ci și în numerarul generat efectiv de companie. În rezultatele pentru trimestrul al doilea din 2026, Alphabet a raportat o creștere a veniturilor de 24% față de aceeași perioadă a anului trecut, cu venituri trimestriale „în jurul” a 120 de miliarde de dolari (aprox. 552 mld. lei). Principalul motor al creșterii a fost Google Cloud Platform , care a adus aproximativ 25 de miliarde de dolari (aprox. 115 mld. lei), inclusiv din zona de soluții de inteligență artificială pentru companii și infrastructură. De ce contează: profit pe hârtie, presiune pe numerar În ciuda performanței operaționale, Alphabet a raportat un flux de numerar liber (free cash flow) de minus 5,855 miliarde de dolari (aprox. 26,9 mld. lei) în trimestrul încheiat. Publicația notează, citând BBC, că ar fi prima dată în 10 ani când Google ajunge pe flux de numerar negativ. Explicația principală indicată este saltul cheltuielilor de capital (capex) la 44,9 miliarde de dolari (aprox. 206,5 mld. lei), aproape dublu față de 22,4 miliarde de dolari (aprox. 103,0 mld. lei) în anul anterior. Cheltuielile sunt asociate în special cu extinderea infrastructurii pentru AI (centre de date, servere, TPU) și cu creșterea costurilor de cercetare-dezvoltare în AI. Cum a acoperit Alphabet nevoia de finanțare Un detaliu relevant pentru investitori este că Alphabet nu s-a bazat doar pe rezervele existente: compania a atras capital nou de 85 de miliarde de dolari (aprox. 391 mld. lei), inclusiv o investiție de 10 miliarde de dolari (aprox. 46 mld. lei) de la Berkshire Hathaway . În acest context, rezervele totale de numerar, echivalente de numerar și titluri au crescut de la 127 miliarde de dolari (aprox. 584 mld. lei) la final de T1 la 242,5 miliarde de dolari (aprox. 1.116 mld. lei) la final de T2. Context: cursa AI ridică nota de plată în tot sectorul Android Authority plasează evoluția Alphabet într-un trend mai larg: cheltuieli foarte mari pentru AI la nivelul industriei. Ca termen de comparație, publicația menționează „financials” scurse în presă despre OpenAI, potrivit cărora pierderile companiei s-au adâncit în 2025, iar cheltuielile ar fi urcat la 34 de miliarde de dolari (aprox. 156 mld. lei). Pentru Alphabet, concluzia implicită a datelor din trimestru este că, deși profitabilitatea rămâne ridicată, ritmul investițiilor în AI poate continua să apese pe fluxul de numerar pe termen scurt, pe măsură ce compania își extinde masiv capacitatea de calcul. [...]

Google mizează pe modele Gemini mai ieftine și mai rapide pentru „agenți” AI, în timp ce versiunea de vârf Pro întârzie , potrivit TechCrunch . Google DeepMind a lansat marți trei modele noi — Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite și 3.5 Flash Cyber — cu accent pe eficiență, latență și fiabilitate pentru clienții care rulează agenți AI la scară. Gemini 3.6 Flash este descris de Google drept „modelul de lucru” și promite îmbunătățiri la programare, activități de tip „knowledge work” și performanță multimodală, reducând în același timp consumul de „tokeni” (unități folosite la calculul costurilor și al volumului de text procesat) cu până la 17% față de 3.5 Flash — ceea ce ar trebui să îl facă mai ieftin în utilizare. Gemini 3.5 Flash-Lite este poziționat ca cel mai rentabil model din clasă, iar 3.5 Flash Cyber este o variantă specializată, ajustată pentru identificarea și remedierea vulnerabilităților de securitate cibernetică. Pentru acesta din urmă, Google spune că accesul va fi limitat inițial: modelul va fi disponibil exclusiv guvernelor și „partenerilor de încredere”, într-un program pilot cu acces restrâns. De ce contează: eficiență operațională acum, „Pro” mai târziu Lansarea e relevantă nu doar prin faptul că Google livrează modele mai ieftine și optimizate pentru producție, ci și prin absența unei actualizări pentru Gemini Pro, modelul de vârf al companiei pentru sarcini complexe de raționament și programare. Pro a fost actualizat ultima dată în februarie, iar între timp rivalii au accelerat ritmul: OpenAI a lansat GPT-5.5 și a început să extindă accesul la GPT-5.6, iar Anthropic a venit cu Claude Opus 4.8 și Claude Sonnet 5 și a extins accesul la modelul Fable 5, notează publicația. Google sugerase în mai că versiunea Pro „era deja folosită intern” și că urmează să fie lansată „luna viitoare”. Săptămâna trecută, Bloomberg a relatat că lansarea Gemini 3.5 Pro a fost întârziată din cauza dificultății de a atinge ținte interne de performanță. Ce urmează: testare cu parteneri și pregătiri pentru Gemini 4 Liderul de produs Google DeepMind, Logan Kilpatrick , a declarat marți că Google testează în prezent Gemini 3.5 Pro cu parteneri și speră să îl „lanseze în curând”. Tot el a spus că echipa a început „cea mai ambițioasă rundă de pre-antrenare de până acum” pentru Gemini 4 — un indiciu că Google încearcă să recupereze teren atât prin optimizări de cost și viteză, cât și printr-o nouă generație de modele. [...]