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, OpenAI și Anthropic vor să-și facă propriul „arbitru” de siguranță pentru IA, fără supraveghere guvernamentală , cu o lansare vizată până la finalul lui 2026 sau la începutul lui 2027, potrivit The Next Web , care citează un articol The Information. Miza este una de reglementare: marile laboratoare încearcă să stabilească standarde și proceduri înainte ca autoritățile să impună reguli mai dure. Inițiativa ar urma să se numească, provizoriu, „ Standards Authority for Frontier AI ”, conform unor persoane familiarizate cu discuțiile, citate de jurnaliștii Leo Schwartz și Stephanie Palazzolo de la The Information. Publicația precizează că nu a verificat independent informațiile. Un model de „autoreglementare” inspirat de FINRA Planul ar fi construit după modelul FINRA, organizația de autoreglementare din SUA pentru firmele de brokeraj. Conform relatărilor apărute după materialul The Information, noul organism ar putea: stabili standarde pentru testarea modelelor înainte de lansare; defini reguli de raportare a incidentelor de siguranță; certifica auditori externi. Puterea de aplicare a acestor reguli (mecanismele de sancționare) nu este, însă, clarificată în acest stadiu. De ce nu mai vor supraveghere federală Potrivit aceluiași raport, companiile ar fi vrut inițial un organism cu supraveghere federală. Planul s-ar fi blocat după ce un proiect de ordin executiv al Casei Albe nu a strâns suficient sprijin în interiorul administrației Trump. Context: presiune internațională pentru standarde și critici la adresa „self-policing” Demersul vine după o săptămână intensă pe zona de guvernanță a inteligenței artificiale. Pe 22 septembrie, 21 de țări și Uniunea Europeană au cerut supraveghere internațională pentru „frontier AI” (modele de vârf, la limita capabilităților curente). A doua zi, Sam Altman a spus în Consiliul de Securitate al ONU că OpenAI ar încetini ritmul și a cerut standarde naționale și internaționale pentru această categorie de IA. În paralel, ideea de autoreglementare a atras critici: Bill Gates a declarat că autoreglementarea nu este suficientă, iar fostul executiv Meta Nick Clegg a spus, la HumanX în Amsterdam, că laboratoarele de IA nu se pot reglementa singure. La început, noul organism ar urma să acopere doar cele trei laboratoare (Google, OpenAI și Anthropic), iar relatările nu indică includerea Microsoft, Meta sau xAI. [...]
Elon Musk spune că xAI rămâne în urmă față de Anthropic, dar mizează pe creșterea accelerată a „Grok Bot” și pe datele operaționale din SpaceX și Tesla pentru a recupera diferența, potrivit Wccftech . Într-un interviu acordat China Media Group , Musk a afirmat că varianta publică „Grok 4.7” este „un model de lucru solid”, însă nu ajunge la nivelul „ Anthropic Opus 5.5 ”. El a pus o parte din decalaj pe seama vechimii diferite a companiilor: xAI ar avea „trei ani” de existență în zona AI, față de „șase ani” pentru Anthropic. Pariul operațional: „Grok Bot” ca produs de tip agent, cu creștere lunară de 100% Musk a oferit și detalii despre „Grok Bot”, descris ca o ofertă de tip „agentic AI” (adică un asistent digital capabil să execute sarcini în numele utilizatorului). Potrivit lui, produsul „a fost foarte popular” și „crește cu aproximativ 100% pe lună”. Tot el a spus că se așteaptă ca xAI să „ajungă din urmă” zona de vârf („frontier”) „la un moment dat anul viitor”, fără să ofere un calendar mai precis sau indicatori independenți care să confirme ritmul de adopție. Strategia de diferențiere: inginerie „din lumea reală”, nu doar software În aceeași discuție, Musk a susținut că modelele Anthropic ar fi puternice în „inginerie software”, în timp ce el vede o oportunitate pentru un AI „excelent la inginerie din lumea reală”. Argumentul său este că SpaceX și Tesla, prin natura lor „orientată spre inginerie”, i-ar putea furniza date și contexte practice care să ajute Grok să evolueze în această direcție. Context: Musk despre China și „compute”, în contrast cu evaluări din industrie Musk a comentat și capacitatea Chinei de a depăși limitările de „compute” (resurse de calcul necesare antrenării și rulării modelelor AI), estimând că țara ar putea rezolva constrângerile legate de litografie și fabricarea cipurilor în „doi sau trei ani”. În material este menționată și o evaluare diferită din industrie: CEO-ul diviziei de semiconductori a Zeiss, Frank Rohmund, ar fi spus într-un interviu recent că China ar putea fi la „15 ani” în urma Occidentului în dezvoltarea celor mai noi echipamente EUV (litografie cu ultraviolete extreme), esențiale pentru producția de cipuri avansate. În ansamblu, mesajul lui Musk combină o recunoaștere explicită a decalajului față de lideri cu o promisiune de recuperare bazată pe creșterea rapidă a unui produs de tip agent și pe avantajul potențial al datelor industriale din companiile sale. [...]
Google extinde Gemini cu două modele TTS care mută generarea de voce spre producție la scară și control fin , cu implicații directe pentru costuri și fluxuri de lucru în dublaj, conținut audio și agenți vocali, potrivit Google Blog . Noile modele — Gemini 3.8 Flash TTS și Gemini 3.8 Flash-Lite TTS — sunt poziționate ca instrumente pentru „regie” vocală (inclusiv dialoguri) și pentru volume mari, cu accent pe personalizare și consistență. Două modele, două utilizări: control creativ vs. volum mare Google separă explicit cazurile de utilizare: Gemini 3.8 Flash TTS : orientat spre „direcție creativă” și design de personaje, cu posibilitatea de a crea voci noi prin instrucțiuni în limbaj natural și de a controla livrarea „linie cu linie” (indicii de actorie, ritm, schimbări de dialect, „backchanneling” – interjecții de tip „mhm/yeah” care fac dialogul să sune natural). Gemini 3.8 Flash-Lite TTS : orientat spre scalare eficientă ca preț și volume mari (dublaj, creare de conținut audio, agenți vocali), păstrând controlul asupra tonului și ritmului. Ambele sunt integrate în ecosistemul Gemini: Google AI Studio, Gemini API, Gemini Enterprise, Gemini Notebook și Google Vids . Ce aduce nou operațional: bibliotecă mare, replicare și „scenă” cu doi vorbitori Dincolo de generarea de voce, Google descrie funcții care țintesc direct producția: „De la 30 de voci originale la o bibliotecă infinită” : modelul Flash TTS poate genera voci „de la zero”, cu rol, accent și caracteristici ale vocii în peste 100 de limbi și dialecte . Bibliotecă de peste 2.000 de voci „gata de producție” , inclusiv varietăți regionale (exemple date: spaniolă mexicană, franceză din Quebec, engleză scoțiană). Replicare de voce dintr-un eșantion de 30 de secunde , cu condiția ca utilizatorul să aibă dreptul de utilizare; Google spune că include verificare de consimțământ, „watermarking” (marcare invizibilă) cu SynthID și acreditări C2PA. Generare pe termen lung : menținerea calității și a „timbrelor” pe ore de audio, cu „drift” minim (degradarea consistenței vocii în timp), util pentru podcasturi și audiobookuri. „Staging” nativ pentru două voci : scenarii de conversație dintr-un singur script, cu alternanță naturală a replicilor. Google menționează și o funcție „voice remixing” (remixare de voce) ca fiind „în curând”, pentru ajustări de timbru, înălțime, ritm și accent pornind de la o voce din bibliotecă. Performanță și comparații: benchmarkuri externe invocate de Google Pentru a susține poziționarea, compania citează rezultate în evaluări externe: #1 pe „Voice Design Benchmark” al Hume AI (71,4) și lider la „accent modeling” (60,8), conform Hume AI . #1 și #2 pe „Overall Quality Index” (tot Hume AI) pentru Flash TTS, respectiv Flash-Lite TTS. În evaluări „blind” de preferință umană pe Voice Arena , modelele ar obține poziții de top în mai multe limbi (inclusiv japoneză, portugheză braziliană, vietnameză, arabă standard modernă, spaniolă mexicană și hindi). Publicația afirmă și îmbunătățiri față de Gemini 3.1 Flash TTS pentru utilizări precum conținut „long-form” și controlul scenariilor cu doi vorbitori, fără a detalia valori comparative. Garduri de siguranță: consimțământ și marcaj SynthID Pe zona de risc (impersonare, dezinformare), Google spune că: pentru replicarea vocii este necesară verificarea consimțământului , printr-o înregistrare verbală a proprietarului vocii care trebuie să corespundă cu vorbitorul de referință; fiecare clip audio generat de modelele Gemini Audio este marcat cu SynthID (watermark imperceptibil) pentru detectabilitate; detalii suplimentare sunt disponibile în model card și pe pagina SynthID . Disponibilitate: unde intră în producție, de azi și „în curând” Google indică un calendar de lansare în valuri: Gemini 3.8 Flash TTS : începe „de azi” pentru dezvoltatori: în Gemini API și Google AI Studio (documentație: speech generation ); pentru companii: „în curând” prin API în Gemini Enterprise; pentru toți: în Gemini Notebook. Gemini 3.8 Flash-Lite TTS : începe „de azi” pentru dezvoltatori: în Gemini API și Google AI Studio; pentru companii: „în curând” prin API în Gemini Enterprise; pentru toți: în Google Vids. În zona de integrare, Google spune că platforme precum Agora (documentație: Agora ), LiveKit, Pipecat și Vercel pot folosi Gemini API pentru a construi interfețe vocale, iar parteneriatele menționate includ Figma, HeyGen, Linguana, Wondercraft, 99.co și Ollang, cu obiective precum dublaj global, localizare și agenți conversaționali la scară. [...]
Aproape 9 din 10 tineri din Generația Z folosesc instrumente AI, dar cererea de transparență rămâne ridicată în contexte sensibile , potrivit datelor din „ AI Adoption Report România 2026 ”, citate de Economica . Diferențele între generații și reticența față de utilizarea „pe ascuns” conturează un risc operațional pentru companii: adoptarea crește, însă încrederea depinde de cum este comunicată folosirea AI. Adopția AI: decalaj mare între generații Cercetarea MKOR indică o utilizare semnificativ mai mare în rândul generațiilor tinere: Baby Boomers: 39% Generația X: 66% Millennials: 72% Generația Z: 89% În rândul românilor care folosesc AI, 83% spun că utilizează instrumente de inteligență artificială în timpul liber, iar 58% le folosesc și la serviciu. Ce aplicații sunt cunoscute și folosite efectiv La nivel de notorietate, ChatGPT este cea mai cunoscută aplicație (98% dintre respondenți au auzit de ea), urmată de Gemini (79%) și Claude (37%), potrivit Agerpres (informație preluată în material). Pentru utilizarea din ultimele 30 de zile (în rândul utilizatorilor de AI), studiul indică: ChatGPT: 86% Gemini: 48% Claude: 17% Copilot: 16% „AI nedeclarat” în sănătate, psihologie și bănci: unde apare ruptura de încredere Studiul arată că transparența privind utilizarea AI devine critică în domenii cu miză personală ridicată. Respondenții spun că s-ar simți trădați sau deranjați în special în următoarele situații: 32% dacă explicațiile privind analizele medicale ar fi generate de AI 27% dacă AI ar fi folosit nedeclarat în discuții cu un psiholog sau consilier online 27% dacă ar fi preluați de un asistent virtual când sună la bancă, crezând că vorbesc cu un om 26% dacă un mesaj de suport emoțional ar proveni de la un algoritm 24% dacă un recrutor le-ar evalua CV-ul fără să precizeze utilizarea AI Pe de altă parte, 15% dintre români afirmă că nu sunt deranjați de prezența unui AI nedeclarat, atât timp cât „își face treaba”. „Adoptarea a crescut repede, însă aşteptarea de onestitate a rămas neschimbată”, a declarat Cori Cimpoca, fondatoarea MKOR, în comunicat. Un test practic: jumătate nu disting corect textul uman de cel generat de AI Într-un test de recunoaștere a textelor generate de AI, respondenții au primit două texte scurte și au fost rugați să identifice varianta scrisă de un om. Doar 48% au indicat corect textul uman, în timp ce 52% au atribuit unui om textul generat de inteligența artificială. Cine nu folosește AI și de ce Conform cercetării, 19% dintre români nu au încercat niciodată AI, 7% l-au testat și au renunțat, iar 5% spun că nu știu deloc ce înseamnă inteligența artificială. Jumătate dintre non-utilizatori afirmă că preferă să rezolve lucrurile pe cont propriu sau să discute cu oameni, iar un sfert dintre aceștia se tem de tehnologie și o consideră periculoasă pentru societate. Metodologie Cercetarea a fost realizată în două valuri (mai și august 2026), pe un eșantion de 1.000 de respondenți cu vârste între 18 și 65 de ani, reprezentativ la nivel național și ponderat după gen și vârstă. Datele au fost colectate prin sondaj online (CAWI), prin Panelul MKOR. Studiul are un nivel de încredere de 95% și o marjă de eroare de ±3,1%, conform metodologiei prezentate de companie. [...]
Refuzul lui Mark Zuckerberg de a susține o coordonare între rivali pe „ritmul” dezvoltării AI ajunge, practic, în centrul unei plângeri antitrust depuse în SUA, într-un moment în care industria încearcă să împingă tema siguranței spre reguli și standarde comune. Potrivit The Next Web , argumentele invocate de CEO-ul Meta pentru a nu se alătura unui astfel de demers seamănă cu cele ale reclamanților care susțin că o înțelegere între competitori ar frâna îmbunătățirea produselor. Plângerea antitrust a fost depusă vineri, la San Francisco, de patru consumatori. Aceștia acuză că „pacing push” – ideea de a încetini coordonat dezvoltarea modelelor avansate – ar fi, în esență, o înțelegere orizontală (între concurenți direcți) de a limita progresul produselor, sub pretextul siguranței. De ce contează: „siguranța AI” riscă să devină teren de litigiu concurențial În aceeași zi cu depunerea plângerii, șeful diviziei de AI a Microsoft, Mustafa Suleyman , a spus într-un interviu la CNBC că „controlul” AI avansate va fi o provocare foarte mare și a apărat ideea de reglementare, argumentând că schimbarea de ton a industriei spre siguranță este „responsabilă”, nu interesată. Interviul a fost relatat de Brent D. Griffiths pentru Business Insider . Materialul nu menționează procesul, iar publicația notează că sincronizarea pare o coincidență „până când cineva stabilește altfel”. Argumentul lui Zuckerberg și argumentul reclamanților: aceleași „garduri” fără acord între rivali The Next Web arată că Zuckerberg a refuzat în această săptămână să se alăture propunerii de coordonare privind ritmul dezvoltării, susținând că: fiecare laborator are responsabilitatea și stimulentul să se miște în ritmul necesar pentru a-și antrena modelele în siguranță; laboratoarele au capacitatea să ia măsuri proprii pentru a se asigura că asta se întâmplă; riscul de răspundere (liability) dacă modelele produc prejudicii, plus competiția, creează deja presiunea necesară; Meta folosește evaluatori independenți, pe care îi numește „bună practică” în industrie. Reclamanții spun, în esență, același lucru: obiectivele de siguranță pot fi urmărite unilateral (de fiecare companie), prin evaluatori independenți sau prin reguli guvernamentale; ceea ce ar necesita un acord între rivali ar fi, de fapt, reducerea presiunii concurențiale. Cine este dat în judecată și de ce lipsesc Meta și Microsoft În plângere sunt vizați patru pârâți: Anthropic, OpenAI, SpaceXAI și Google. The Next Web notează că aceștia sunt identificați ca fiind companiile care ar fi făcut și acceptat public propunerea, după ce Dario Amodei a publicat un eseu (menționat de TNW aici ), iar Sam Altman a spus că OpenAI „va egala” demersul (TNW aici ). Meta și Microsoft nu apar ca pârâți pentru că, potrivit articolului, nu au acceptat public propunerea – nu pentru că ar fi „mai prudente”. Publicația amintește că Suleyman a fost vocal pe tema siguranței, iar Meta operează unul dintre cele mai mari programe de „frontier AI” (modele de vârf) din lume. Ce urmează: lista pârâților se poate schimba, iar apărarea e deja schițată The Next Web indică două lucruri de urmărit: dacă Microsoft și Meta rămân în afara oricărui cadru de tip „standarde” care ar include angajamente privind ritmul dezvoltării; intrarea lor într-un astfel de organism ar putea transforma „lista” într-o țintă în mișcare; cum vor răspunde în instanță cei patru pârâți – cu observația că Zuckerberg a formulat deja, indirect, o linie de apărare: că obiectivele de siguranță pot fi atinse fără coordonare între competitori. [...]
Viteza cu care Claude a identificat un posibil sistem enzimatic nou ridică miza pentru AI în biologie , dar validarea științifică și disputa privind prioritatea descoperirii rămân deschise, potrivit CNET . Anthropic susține că modelul său Claude a găsit, în circa 21 de ore, un sistem enzimatic „asemănător CRISPR”, după ce ar fi analizat aproximativ 200.000 de mostre de transcriptază inversă (o enzimă care „scrie” ADN pornind de la ARN). Compania spune că a folosit 950 de „agenți” AI (instanțe care rulează în paralel sarcini de căutare/analiză) pentru a scana baze de date publice, iar implicarea umană s-a limitat la formularea solicitărilor (prompts) și la munca de laborator necesară confirmării. De ce contează: AI poate scurta drastic faza de „căutare”, nu și pe cea de înțelegere Miza practică nu este doar dacă s-a găsit ceva „nou”, ci dacă AI poate reduce timpul și costul etapei inițiale de identificare a unor tipare biologice promițătoare. CNET notează că experții consultați sunt, în general, de acord că viteza raportată de Anthropic este impresionantă, mai ales într-un domeniu în care „acul în carul cu fân” e regula. Într-o declarație citată de publicație, Feng Zhang (MIT și Broad Institute) numește rezultatul „un exemplu interesant” despre cum agenții AI pot contribui la descoperiri biologice și spune că identificarea unor „șiruri repetate” asociate cu transcriptaze inverse „merită investigații suplimentare”. Ce ar fi găsit Anthropic, pe scurt Potrivit articolului, Claude ar fi observat o configurație genetică ce amintește de modul în care este organizat CRISPR: o transcriptază inversă poziționată lângă o secvență lungă de fragmente de ADN repetate, plus o proteină „partener”. Un reprezentant al laboratorului Profluent (care a dezvoltat OpenCRISPR-1) explică, într-un e-mail către CNET, că transcriptaza inversă era cunoscută, însă „șirul” de lângă ea și proteina asociată sunt partea pe care Anthropic o prezintă drept noutate. Sistemul ar fi fost găsit într-un bacteriofag (virus care infectează bacterii), din categoria „jumbo phages” (fagi cu genom mare). Anthropic a numit acest sistem „array-associated reverse transcriptases” (ART). Limitarea majoră: de la tipar la funcție pot trece ani CNET subliniază că, istoric, drumul de la identificarea unui sistem biologic la înțelegerea mecanismului și apoi la aplicații medicale poate dura mult. Bonnie Berger, care conduce un grup de calcul și biologie la MIT (CSAIL), spune că oamenii de știință găsesc relativ frecvent tipare interesante în secvențe, însă blocajul este „înțelegerea scopului și funcției” prin analize mai profunde și experimente țintite. Anthropic recunoaște, într-o declarație citată, că munca de clarificare a funcției ART este în desfășurare și că a ales să publice devreme atât pentru a arăta capabilitățile lui Claude, cât și pentru a oferi comunității o imagine asupra direcției de lucru. Controversa: a fost „nou” sau doar „nou pentru Anthropic”? O a doua problemă ține de prioritatea descoperirii. Mario Rodríguez Mestre, biolog computațional la Universitatea din Copenhaga, a declarat pentru The New York Times (citat de CNET) că echipa lui ar fi găsit același sistem în 2022 și indică un brevet în care apare ca co-inventator. Anthropic afirmă că nu știa de această cercetare. Mai mult, Mestre și echipa sa spun că nu pot exclude ca modelul să fi ajuns la rezultat fiindcă ar fi fost expus, în timp, la cercetări nepublicate încărcate în Claude pentru asistență, ceea ce ar fi putut funcționa ca un „far” către acel sistem. Ce urmează Din relatarea CNET rezultă două direcții care vor decide dacă episodul devine un reper sau rămâne un caz discutabil: validarea funcțională : ce face, concret, sistemul ART și dacă are potențial aplicabil (în medicină sau biotehnologie); clarificarea priorității și a trasabilității datelor : dacă sistemul era deja documentat și în ce măsură modelele AI pot „regăsi” rezultate pe baza unor date încărcate anterior, inclusiv nepublicate. Până atunci, articolul indică un consens limitat: AI pare să fi demonstrat un avantaj real la viteză în explorarea bazelor de date biologice, dar asta nu echivalează automat cu o descoperire „de mărimea CRISPR” și nici nu închide discuția despre originalitate. [...]
