Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
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.
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.
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.
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.
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 își împinge Gemini spre rolul de „asistent de familie”, cu integrare în Gmail și Calendar, pentru a reduce din sarcinile administrative ale părinților , potrivit Google Blog . Într-un material bazat pe exemple de la angajați ai companiei, Google descrie cinci tipuri de utilizări recurente, de la planificarea călătoriilor și a meselor până la organizarea programelor școlare și generarea de jocuri pentru copii. Organizare: de la PDF-uri „grele” la calendar și liste de sarcini Unul dintre cele mai concrete beneficii operaționale descrise este automatizarea organizării programelor, prin încărcarea de documente sau prin conectarea la aplicațiile Google. Un exemplu: încărcarea unui PDF cu programul sportiv al școlii și extragerea automată a meciurilor relevante, care sunt apoi puse în calendar. Un alt caz folosește „integrarea profundă” dintre Gemini, Gmail și Calendar pentru cereri mai țintite, de tipul: căutarea e-mailurilor de la școală și adăugarea datelor importante în Calendar, liste de tip to-do în Keep și mementouri în Tasks (aplicația de sarcini). Sprijin pentru învățare: chestionare și explorarea opțiunilor de facultate Google indică și utilizări în zona educațională: părinți care importă programa școlară și cer aplicației să genereze chestionare pentru pregătirea examenelor. În același registru, Gemini poate pune „întrebări de aprofundare” pentru rezolvarea pas cu pas a problemelor, nu doar pentru obținerea răspunsului final. Separat, un alt exemplu descrie folosirea Gemini pentru orientare educațională: explorarea specializărilor universitare potrivite pentru un traseu către medicina dermatologică, inclusiv ce opțiuni de studii ar putea susține parcursul. Planificare în gospodărie: meniuri săptămânale și liste de cumpărături În zona de rutină domestică, materialul menționează folosirea Gemini pentru planuri săptămânale de mese, rețete și liste de cumpărături, pe baza unor cerințe introduse de utilizator. Pentru părinți cu copii foarte mici, apare și un exemplu de planificare a introducerii alimentelor solide, realizată cu ajutorul Gemini, în paralel cu recomandările pediatrului. Timp liber: itinerarii și activități „prietenoase cu copiii” Google prezintă Gemini și ca instrument de planificare a timpului liber, inclusiv pentru călătorii. Un exemplu din articol descrie generarea unui itinerar de patru zile pentru Portland, Maine, pentru doi adulți și un bebeluș de 9 luni, cu timp inclus pentru somn și recomandări de locuri potrivite pentru copii. Alte utilizări includ liste cu activități pentru copii în biblioteci publice din apropiere (cu programul acestora) și itinerarii pentru călătorii internaționale, cu selecție de activități adecvate vârstei, opțiuni de cazare și transport. Conținut pentru copii: povești, jocuri și pagini de colorat generate din imagini Cea mai frecventă utilizare menționată în răspunsurile primite de autor este generarea de conținut pentru divertismentul copiilor, folosind capabilități de generare de imagini (menționate sub numele „Nano Banana”). Exemplele includ: adaptarea unui joc de societate prin generarea de cartonașe la nivel de citire pentru clasa I; întrebări și puzzle-uri pentru drumuri lungi; ideea de a încărca fotografii cu „pachete” de cărți dintr-un joc pentru a obține sugestii de strategie. De ce contează Dincolo de exemplele punctuale, mesajul operațional este că Google încearcă să poziționeze Gemini ca un instrument care preia „încărcarea mentală” a părinților: planificare, organizare, sinteză și generare de conținut, cu accent pe integrarea în aplicațiile din ecosistemul Google (e-mail, calendar, liste). Publicația notează și că sumarizările din pagină au fost generate de Google AI și că „AI generativ este experimental”, ceea ce sugerează că funcțiile și rezultatele pot varia. [...]
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. [...]
Google își împinge instrumentele de inteligență artificială în zona de recrutare , propunând un „flux” complet de căutare a unui job – de la alegerea rolurilor până la interviu – prin trei produse distincte, potrivit Google Blog . Miza practică este operațională: compania încearcă să reducă timpul și efortul din procesul de aplicare, folosind instrumente care acoperă etape diferite ale parcursului unui candidat, fără a vorbi despre integrare cu platforme de joburi sau despre rezultate măsurabile. Cele trei instrumente și la ce sunt folosite Career Dreamer : pentru etapa de început, când candidatul își caută direcția. Instrumentul este prezentat ca o soluție de „brainstorming” pentru roluri potrivite, pe baza intereselor și experiențelor utilizatorului. NotebookLM : pentru rafinarea documentelor de aplicare. Google spune că poate ajuta la „atelierizarea” CV-ului și a scrisorii de intenție, astfel încât experiențele anterioare să fie transformate într-o narațiune coerentă pentru angajatori. Gemini Live : pentru pregătirea interviului. Utilizatorii pot exersa răspunsuri la întrebări tipice și pot cere feedback „în timp real” asupra răspunsurilor. Ce urmează și ce lipsește din anunț Materialul indică și existența unui video demonstrativ despre folosirea acestor instrumente în căutarea unui loc de muncă, însă nu oferă detalii despre disponibilitate pe piețe, costuri, condiții de acces sau performanță (de exemplu, rate de succes ori economii de timp). În lipsa acestor informații, mesajul rămâne unul de utilizare orientativă: Google poziționează Career Dreamer, NotebookLM și Gemini Live ca un set de „unelte” care pot acoperi cap-coadă procesul de aplicare. [...]
Google integrează „computer use” direct în Gemini 3.5 Flash, ceea ce mută automatizarea de tip agent din zona de demo în fluxuri de lucru enterprise. Potrivit Google Blog , funcția care permite unui model să „vadă, raționeze și acționeze” în interfețe (browser, mobil, desktop) devine un instrument încorporat în Gemini 3.5 Flash, după ce fusese disponibilă separat ca model dedicat „Gemini 2.5 computer use”. Integrarea contează operațional pentru companii și dezvoltatori deoarece reduce fragmentarea: în loc să combine modele și instrumente diferite, pot folosi același model „Flash” pentru apeluri de funcții (function calling) și pentru utilizarea de instrumente integrate (precum ancorarea în Search și Maps), plus controlul efectiv al unui computer. Google susține că 3.5 Flash oferă „cea mai bună performanță de până acum” pentru sarcini de tip „agentic computer use” (automatizări în care agentul execută pași multipli în timp). Ce se schimbă pentru dezvoltatori și echipele IT Google indică faptul că dezvoltatorii și companiile pot începe să folosească „computer use” în 3.5 Flash prin două canale: Gemini API , pentru integrare în aplicații și servicii; Gemini Enterprise Agent Platform , pentru scenarii enterprise. În termeni practici, capabilitatea este poziționată pentru sarcini „de cursă lungă” (long-horizon), unde un agent trebuie să parcurgă mai multe etape și aplicații, inclusiv în automatizări de business. Exemplele menționate includ testare software continuă și muncă de tip „knowledge work” în aplicații profesionale. Miza de risc: protecții contra „ prompt injection ” în medii reale Google pune accent pe riscul de „prompt injection” (când un agent este manipulat prin instrucțiuni ascunse/indirecte în conținutul pe care îl procesează) și spune că folosește antrenare adversarială țintită pentru a reduce aceste vulnerabilități în Gemini 3.5 Flash. În plus, compania anunță două sisteme opționale de protecție pentru mediul enterprise, care pot: cere confirmare explicită a utilizatorului pentru acțiuni sensibile sau ireversibile; opri automat sarcina dacă este identificată o tentativă de prompt injection indirect. Google recomandă o abordare „defense-in-depth” (apărare în profunzime), combinând aceste măsuri cu izolare în sandbox (mediu controlat), verificare umană („human-in-the-loop”) și controale stricte de acces. Ce urmează Compania indică faptul că există deja clienți care „obțin valoare” din această capabilitate și direcționează dezvoltatorii către testare într-un mediu demo găzduit de Browserbase și către implementări de referință și documentație prin canalele Gemini API și platforma enterprise. Articolul nu oferă detalii despre prețuri, disponibilitate pe regiuni sau praguri de acces, dincolo de aceste puncte de intrare. [...]
Actualizarea „tăcută” a GPT-5.5 schimbă modul în care ChatGPT gestionează conversațiile , iar asta poate reduce efortul operațional al utilizatorilor care lucrează iterativ (mai puține reformulări și „corecții” repetate), potrivit TechRadar . OpenAI spune că ChatGPT a devenit „mai puțin literal” și „mai conversațional” după actualizarea GPT-5.5 Instant pentru toți utilizatorii, cu scopul de a face interacțiunea mai ușoară, nu neapărat modelul „dramatic mai inteligent”. Ce se schimbă, concret, în utilizarea prin text Conform descrierii OpenAI, modelul ar trebui să: deducă mai bine ce vrea utilizatorul să obțină, în loc să ia fiecare comandă „ad litteram”; se adapteze mai natural când utilizatorul se răzgândește pe parcurs; urmărească mai bine firul unei discuții, cu mai puține „reamintiri” din partea utilizatorului. În testarea autorului TechRadar , efectul a fost mixt: unele conversații au părut mai naturale, iar modelul a părut să își ajusteze mai repede direcția după clarificări. Diferența observată nu este că „înțelege fără să i se spună”, ci că, odată corectat, pare mai probabil să păstreze feedbackul în restul conversației, în loc să revină la interpretarea inițială. Unde rămân limitele: Voice Mode încă „sună” nenatural În Voice Mode (care folosește tot GPT-5.5), autorul spune că nu a observat o schimbare relevantă. Mai mult, într-un test cu sarcasm, replica „No way!” a fost interpretată literal, iar ChatGPT a presupus că utilizatorul vrea să încheie conversația — un exemplu că „nuanța” și „conștientizarea contextului” pot rămâne fragile în interacțiunea vocală. De ce contează pentru utilizatori și echipe Miza practică a unei interpretări mai puțin literale este reducerea fricțiunii în lucru: dacă modelul „ține minte” corecțiile pe durata unei sesiuni și se repliază mai ușor, utilizatorii pot ajunge mai repede la rezultat, mai ales în sarcini iterative (brainstorming, rafinare de text, clarificări succesive). În același timp, testul din Voice Mode sugerează că, pentru scenarii în care tonul și intenția sunt esențiale, interacțiunea vocală poate necesita în continuare formulări explicite și verificări. Per ansamblu, concluzia TechRadar este că actualizarea pare să fi făcut conversația prin text „un pic” mai naturală, dar interacțiunea vocală om–AI este încă departe de a fi complet fluidă. [...]
