Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Guvernul SUA își extinde controlul asupra AI prin testare înainte de lansare, după ce Google, Microsoft și xAI au acceptat ca modelele lor să fie evaluate de autorități înainte de a ajunge la public, potrivit Mediafax, care citează Euronews. Miza este reducerea riscurilor de securitate națională asociate noilor sisteme de inteligență artificială.
Evaluările vor fi coordonate de CAISI, care va analiza riscuri precum securitatea cibernetică, biosecuritatea și posibile utilizări în dezvoltarea armelor chimice. Instituția spune că testarea va include teste tehnice, cercetare comună și elaborarea unor bune practici pentru dezvoltarea modelelor comerciale.
„Măsurătorile independente și riguroase sunt esențiale pentru a înțelege impactul AI asupra securității naționale”, a declarat directorul CAISI, Chris Fall.
Pentru industria tech, acordul introduce un filtru suplimentar înainte de lansarea publică a unor modele avansate, într-un moment în care autoritățile americane tratează tot mai explicit AI ca pe o tehnologie cu implicații strategice și militare, pe fondul competiției dintre SUA și China.
Microsoft a transmis că evaluările guvernamentale ar urma să ajute compania să identifice mai devreme riscurile asociate platformei Copilot, inclusiv posibile atacuri cibernetice bazate pe AI.
În paralel, OpenAI a confirmat că a furnizat guvernului american modelul ChatGPT5.5 înainte de lansarea publică, pentru testare de securitate națională. Compania dezvoltă și GPT-5.5-Cyber, un model specializat în apărare cibernetică, destinat unui grup restrâns de utilizatori instituționali.
Decizia este prezentată ca o schimbare de ton în administrația Donald Trump, care a susținut în repetate rânduri că reglementările excesive pot încetini inovația și pot oferi Chinei un avantaj strategic. În martie, Casa Albă a prezentat un nou cadru național privind inteligența artificială, care prevede accelerarea adoptării AI și eliminarea obstacolelor birocratice pentru industrie, dar exclude crearea unei noi agenții federale dedicate exclusiv reglementării AI.
CAISI afirmă că a realizat până acum aproximativ 40 de evaluări pentru modele AI, inclusiv pentru sisteme de ultimă generație care nu au fost încă lansate public. Autoritățile americane nu au precizat însă ce modele au fost testate și nici ce modificări au fost negociate în noile acorduri cu industria.
Recomandate
OpenAI mizează pe standarde comune pentru evaluarea și guvernanța IA avansate , într-un demers care vizează reducerea riscurilor de siguranță și securitate prin criterii de testare comparabile între organizații și jurisdicții, potrivit OpenAI . Ideea centrală: pe măsură ce modelele devin mai capabile, guvernele și piața au nevoie de instituții și practici verificabile care să poată „traduce” standardele în evaluări aplicabile pe întreg lanțul de valoare. OpenAI spune că a contribuit la înființarea Appia Foundation , găzduită de Linux Foundation , care ar urma să dezvolte specificații deschise și modulare. Acestea sunt prezentate ca un mecanism practic de transformare a standardelor internaționale și a cadrelor existente în criterii de evaluare utilizabile, inclusiv pentru situațiile în care modele, infrastructură și aplicații sunt dezvoltate de organizații diferite. De ce contează: „stratul de încredere” pentru evaluări terțe Miza operațională și de reglementare este crearea unui „strat de încredere” prin care terți pot verifica conformitatea cu standarde, producând dovezi mai clare și reutilizabile. În viziunea OpenAI, un astfel de cadru ar facilita: evaluări comparabile între companii și produse, nu doar teste izolate; recunoașterea reciprocă a rezultatelor între instituții naționale și internaționale; o „limbă tehnică” comună care să permită coordonare în caz de incidente. Conectarea la instituții și cooperare internațională Materialul plasează inițiativa în contextul unui „blueprint” anterior al companiei pentru guvernanța democratică a IA de frontieră, care propune, între altele, un cadru durabil în SUA și consolidarea Center for AI Standards and Innovation (CAISI). OpenAI argumentează că riscurile asociate sistemelor de frontieră sunt internaționale și că statele ar trebui să lucreze la cadre compatibile de siguranță, canale de încredere pentru schimbul de constatări și răspunsuri coordonate la incidente. Ce standardizează, concret, evaluările OpenAI face trimitere la un „playbook” pentru evaluări terțe de încredere, unde sunt enumerate tipurile de informații pe care evaluările pentru sisteme de frontieră ar trebui să le dezvăluie mai des, inclusiv: ce sistem a fost testat, accesul la instrumente și „harness”-ul de evaluare (configurația/procedura de testare), metodele folosite pentru a evidenția capabilități, resursele disponibile și verificările pentru validarea rezultatelor. Compania mai afirmă că a aplicat aceste principii în parteneriate de testare cu CAISI (SUA) și UK AISI (Marea Britanie), iar activitatea acestora privind evaluări de capabilități și măsuri împotriva utilizărilor abuzive în zona biologică ar fi dus la îmbunătățiri concrete ale sistemelor OpenAI. Cum se leagă de cadrele interne ale OpenAI Inițiativa este prezentată ca complementară infrastructurii de siguranță a companiei, inclusiv Preparedness Framework (cadru pentru definirea și operaționalizarea gestionării riscurilor majore) și Frontier Governance Framework (document public de guvernanță care include obligații de reglementare precum evaluarea riscurilor, raportarea modelelor, controale de securitate și răspuns la incidente). În acest tablou, Appia ar urmări „următoarea provocare”: interoperabilitatea practicilor între organizații, jurisdicții și pe lanțul de aprovizionare, astfel încât guverne, companii și evaluatori independenți să poată folosi metode tehnice deschise „peste granițe”. [...]
Google își reproiectează acceleratoarele TPU pentru a rula antrenarea și inferența pe același cip , iar pentru generația TPUv9 „Triggerfish” a apelat din nou la MediaTek, potrivit Wccftech . Miza este una operațională: reducerea fragmentării între cipuri dedicate (separat pentru antrenare și pentru inferență) și simplificarea modului în care sunt comutate sarcinile de lucru în aplicații de tip „agentic AI” (modele care execută pași multipli și iau decizii pe parcurs). Ce se schimbă la TPUv9 „Triggerfish” Din informațiile citate de publicație, TPUv9 „Triggerfish” ar urma să combine capabilități de antrenare și inferență într-o singură soluție, cu câteva elemente tehnice orientate direct spre utilizare în centre de date: SRAM mai mare , menționat ca fiind de 2–3 ori față de generația anterioară, pentru a susține fluxuri de lucru mai complexe. Un „CPU tile” (o componentă CPU separată în același pachet) adăugat de MediaTek, care ar avea rolul de a gestiona comutarea sarcinilor între antrenare și inferență. Integrarea CPU-ului și a „compute die”-ului (matrița principală de calcul) în același pachet , pentru a reduce penalizările de comunicare dintre componente. Calendarul estimat și volumele invocate Wccftech, citând un raport FundaAI, notează că seria TPUv9 este așteptată să intre în producție de masă în T3 2027 , cu „Humufish” primul, urmat de „Triggerfish” în T4 2027 , iar ambele ar urma să ajungă la „volume ramp” (creștere accelerată a producției) în 2028 . În același context, publicația menționează o estimare potrivit căreia livrările totale de TPU în 2027 ar putea fi de circa 10–11 milioane de unități . Este o proiecție din surse de analiză, nu o cifră confirmată oficial de Google. Implicații pentru lanțul de aprovizionare: TSMC , Intel și ambalarea avansată Materialul mai indică o posibilă împărțire a rolurilor între producție și ambalare (packaging), într-un moment în care ambalarea avansată a devenit un blocaj pentru industria de cipuri AI: Deși au existat informații că unele TPU ar putea fi fabricate la Intel (cu un ordin de mărime de până la 3 milioane de unități, potrivit unor rapoarte anterioare), analiști citați susțin că fabricarea ar rămâne la TSMC , iar Intel ar putea prelua partea de ambalare . Pentru „Humufish”, Wccftech scrie că ar urma să fie folosit Intel EMIB (o tehnologie de interconectare în pachet), prezentată ca alternativă mai flexibilă și cu costuri mai mici față de CoWoS (o abordare 2,5D folosită pe scară largă în acceleratoarele AI). Publicația menționează și un scenariu în care Google ar putea muta o parte din capacitate către Intel Foundry , pe fondul „bottleneck”-urilor din lanțul de aprovizionare și al încărcării TSMC cu comenzi de la NVIDIA, AMD și Apple. Memorie: HBM4E pentru Triggerfish Pentru partea de memorie, articolul afirmă că: TPUv9 „Triggerfish” ar urma să folosească HBM4E ; TPUv9 „Humufish” ar urma să folosească HBM4 . HBM (High Bandwidth Memory) este memoria cu lățime de bandă foarte mare folosită în acceleratoare AI, iar trecerea la generații noi este relevantă pentru performanță și disponibilitate, în condițiile în care cererea globală rămâne ridicată. De ce contează Dincolo de numele de cod, direcția indicată de aceste informații sugerează că Google încearcă să consolideze antrenarea și inferența într-o singură platformă TPU , reducând dependența de configurații separate și optimizând comutarea sarcinilor în aplicații „agentic AI”. Dacă planul de producție (T3/T4 2027) se confirmă, următoarea etapă de urmărit va fi cum își împarte Google efectiv producția și ambalarea între TSMC și Intel, într-o piață în care capacitatea de packaging avansat a devenit la fel de critică precum fabricarea propriu-zisă. [...]
Google intră direct în lanțul de producție din Hollywood cu o investiție de 75 milioane de dolari (aprox. 345 milioane lei) în studioul independent A24, într-un parteneriat de cercetare cu Google DeepMind care vizează dezvoltarea de instrumente de inteligență artificială pentru realizarea de filme, potrivit The Next Web . Tranzacția, raportată inițial de Wall Street Journal , este prima participație de capital a Google într-un studio de film. Miza nu este accesul la conținut, ci integrarea tehnologiei în fluxul creativ: A24 primește acces „pe teren” la infrastructura de cercetare DeepMind, iar DeepMind obține feedback în timp real de la regizori și echipe aflate în producție, pe măsură ce își construiește noile instrumente. Cum e construit acordul și de ce contează pentru date și drepturi Un element-cheie al înțelegerii este limitarea explicită a accesului la conținut: acordul nu oferă Google acces la biblioteca existentă de film și televiziune a A24 și nici la datele de conținut ale studioului. În plus, parteneriatul este descris ca fiind: multianual și neexclusiv (A24 nu este obligat să folosească doar instrumentele Google); structurat astfel încât Google să nu poată antrena modele pe catalogul A24 . În practică, această arhitectură încearcă să reducă una dintre cele mai sensibile teme din industrie: folosirea materialelor protejate de drepturi de autor pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială. Primele utilizări: schițe vizuale (storyboard) generate cu AI Un proiect aflat deja în derulare la A24 Labs vizează folosirea AI pentru a genera storyboard-uri — schițe vizuale aproximative utilizate de regizori pentru planificarea scenelor înainte de filmare. Scott Belsky, partener A24 și liderul diviziei tehnologice a studioului, a spus pentru Wall Street Journal că multe înțelegeri AI din Hollywood sunt prezentate greșit, ca promisiuni de a face filme „mai ieftine și mai rapide”, în loc de „mai bune”. La rândul său, CEO-ul DeepMind, Demis Hassabis, a indicat că obiectivul este dezvoltarea de instrumente care „îi împuternicesc pe artiști”, construite împreună cu ei „din prima zi”, nu în izolare. Context: competiția pentru „AI-ul de producție” se intensifică Acordul vine într-un moment în care marile companii din tehnologie și divertisment își fixează poziții în zona instrumentelor AI pentru producție: Netflix a cumpărat în martie startup-ul InterPositive (fondat de Ben Affleck), obținând instrumente exclusive de post-producție antrenate pe filmări reale, și a creat ulterior INKubator, un studio intern de animație „AI-native”. Martin Scorsese a devenit consilier la Black Forest Labs și folosește modelul FLUX pentru storyboard-uri. OpenAI susține „Critterz”, un lungmetraj animat asistat de AI, cu buget sub 30 milioane de dolari (aprox. 138 milioane lei), prezentat la Cannes, produs într-un interval de nouă luni. În acest peisaj, A24 are o poziție aparte: studioul și-a construit un brand puternic în filmul independent, iar publicația notează că date de sondaj citate de mai multe outlet-uri arată că peste jumătate dintre spectatori se declară fani ai studioului ca brand, nu doar ai unor titluri individuale. De ce investiția e mică pentru Google, dar relevantă strategic Pentru Google, 75 milioane de dolari sunt o sumă modestă raportată la cheltuielile de capital estimate de Alphabet pentru 2026, între 175 și 185 miliarde de dolari. Relevanța acordului este însă strategică: poziționarea DeepMind ca partener preferat de cineaști — „ales, nu respins” — într-o industrie în care negocierile legate de utilizarea AI în muncă și producție rămân un subiect sensibil. Separat, publicația amintește și un risc de guvernanță și reputație: Amazon a renunțat recent la un film aproape finalizat despre Sam Altman, pe fondul relatărilor că producția ar fi prezentat nefavorabil partenerul său de investiții, OpenAI. Episodul este un exemplu despre cum legăturile financiare dintre companii de tehnologie și studiouri pot genera conflicte editoriale — o dinamică pe care parteneriatul Google–A24 ar putea fi nevoit să o gestioneze pe măsură ce instrumentele dezvoltate ajung să fie folosite în producții reale. [...]
Satya Nadella încearcă să frâneze concentrarea puterii în AI și să împingă piața spre modele mai ieftine și control la client , într-o repoziționare care poate accelera războiul prețurilor și poate schimba cine capturează valoarea economică din inteligența artificială, potrivit The Next Web . Într-un interviu acordat Wall Street Journal, CEO-ul Microsoft a criticat „giganții AI” care, pe de o parte, avertizează că tehnologia va șterge masiv joburi de birou, iar pe de altă parte cer libertate totală pentru a construi infrastructură și modele fără constrângeri. Țintele indicate în material sunt OpenAI și Anthropic, laboratoare care dezvoltă unele dintre cele mai avansate modele proprietare, în timp ce Microsoft încearcă să se poziționeze împotriva lor. „Nu poți să spui: toate joburile de birou dispar și asta ar putea fi chiar o armă, iar noi vom folosi toată energia ca să construim centre de date”, a spus Nadella. Miza: „permisiunea socială” și riscul unei reacții politice Argumentul central al lui Nadella este legat de încredere și acceptare publică: o industrie care promite „golirea” unor sectoare întregi nu poate, în același timp, să se aștepte ca publicul și politicul să îi lase mână liberă. El avertizează că, dacă valoarea economică ajunge să fie acumulată de „doar câteva modele”, „economia politică” nu va tolera situația. Nadella face și o paralelă istorică: reacția ar putea semăna cu furia socială de după globalizare, când comunități întregi au pierdut și nu au mai acceptat explicațiile celor care promiseseră beneficii. Strategia Microsoft: ecosistem de modele, nu un singur „model de vârf” În contrapondere, Nadella descrie o abordare mai „comercială”: AI ca „motor de cunoaștere” care ajută companiile să-și folosească oamenii și datele proprii. În locul unui singur „frontier model” (model de vârf), el vorbește despre un „frontier ecosystem”, în care fiecare organizație își construiește propriul „learning loop” (buclă de învățare) din date private și evaluări proprii. În această logică, clienții ar trebui să poată alege dintr-un spectru de modele, cu prețuri și capabilități diferite, iar modelele să funcționeze „în interiorul unei mașini pe care o controlezi” — adică mai mult control la nivelul companiei care le folosește, nu doar la furnizor. Efectul în piață: presiune pe OpenAI și Anthropic, prețuri în scădere Materialul notează că Microsoft a început să susțină mesajul cu produse: în ultimele săptămâni a lansat o suită de modele cu cost redus, țintind companii afectate de creșterea facturilor pentru AI. În plus, Microsoft analizează dacă să găzduiască o versiune a DeepSeek , un model chinezesc cu cost foarte mic, pe care OpenAI și Anthropic îl acuză că le-ar fi copiat munca. O astfel de decizie ar direcționa mai mult trafic către producătorul chinez și ar pune presiune suplimentară pe OpenAI și Anthropic, pe fondul unui război de prețuri deja prelungit. Context: și alți giganți vor să subțieze dominația „laboratoarelor de vârf” Microsoft nu este singura companie care încearcă să submineze poziția laboratoarelor care conduc cursa modelelor. Amazon, de exemplu, a admis că propriile modele sunt în urma liderilor și vrea să recupereze prin opțiuni mai ieftine, potrivit articolului. Momentul este sensibil pentru OpenAI și Anthropic, descrise ca fiind în marș spre listări bursiere, sprijinite de narațiunea că modelele lor vor remodela economia. De ce contează: Microsoft are interesul să evite un „câștigător unic” The Next Web subliniază și dimensiunea de interes propriu: Microsoft rămâne una dintre cele mai mari concentrări de putere în AI și plănuiește să cheltuiască, potrivit unor informații citate, 190 miliarde dolari (aprox. 874 miliarde lei) anul acesta doar pe centre de date și capacitate. În același timp, compania este în continuare cel mai mare susținător al OpenAI. Repoziționarea are însă o logică economică: Microsoft câștigă dacă nu se formează un monopol de facto al unui singur laborator, iar piața se mută către un model în care valoarea se împarte între mai multe modele și implementări la nivel de client. Pariul lui Nadella, potrivit articolului, este că următorul val de AI va recompensa „lățimea” (adopția și diversitatea) mai mult decât dominația unui singur model. [...]
Google își folosește bilanțul pentru a atrage clienți de centre de date către propriile cipuri TPU, replicând mecanismele de finanțare care au alimentat ascensiunea Nvidia , potrivit The Next Web . Miza nu este doar tehnologică, ci financiară: garanții și structuri de tip „finanțare circulară” pot muta cererea de la GPU-urile Nvidia către alternative, dar cresc și dependența industriei de datorie pentru extinderea infrastructurii AI. Garanții de miliarde pentru a împinge TPU-urile în centrele de date Un exemplu central este un cluster de centre de date pentru AI din vestul statului New York, cunoscut ca Lake Mariner . Acolo, Google ar fi oferit o garanție financiară de 3,2 miliarde de dolari (aprox. 14,7 miliarde lei), conform unei investigații The Wall Street Journal citate de publicație. Dezvoltatorii sitului, TeraWulf și furnizorul de cloud FluidStack (susținut de Google), ar urma să închirieze putere de calcul de la mii de unități TPU ale Google către Anthropic . Efectul economic al garanției este reducerea costului finanțării: centrul de date poate atrage datorie mai ieftină, un mecanism pe care Nvidia l-ar fi folosit în mod repetat pentru a stimula cererea pentru propriile cipuri. „Finanțarea circulară”: banii se întorc sub formă de comenzi de cipuri A doua tactică descrisă este „finanțarea circulară”, un aranjament în care o parte din banii investiți de producătorul de cipuri se întorc la acesta sub formă de achiziții ale propriilor produse. În aceeași logică, Google ar susține mai multe proiecte legate de Anthropic, inclusiv: un centru de date de 7 miliarde de dolari (aprox. 32,2 miliarde lei) numit River Bend, lângă Baton Rouge; încă 1,4 miliarde de dolari (aprox. 6,4 miliarde lei) în garanții pentru un contract de închiriere de capacitate de calcul în Colorado City, Texas. Aceste inițiative se suprapun peste un acord amplu de capacitate de calcul între Google și Broadcom (menționat de publicație) și peste un aranjament de credit privat de circa 35 miliarde de dolari (aprox. 161 miliarde lei), intermediat de Apollo și Blackstone, care cumpără TPU-uri Google și le închiriază către Anthropic. De ce contează: presiune reală pe „șanțul” Nvidia, dar și risc mai mare pe datorie Google nu mai păstrează TPU-urile doar pentru uz intern. Publicația notează că, în mai, compania a spus că va începe să vândă TPU-uri direct clienților și a prezentat primul cip construit special pentru „inferință” (rularea interogărilor AI, nu antrenarea modelelor). Totodată, Google a anunțat un acord de 5 miliarde de dolari (aprox. 23 miliarde lei) cu Blackstone pentru lansarea unei companii de cloud care vizează furnizori susținuți de Nvidia, precum CoreWeave și Nebius, și a indicat luna aceasta că ar urma să strângă 85 miliarde de dolari (aprox. 391 miliarde lei) capital propriu, în mare parte pentru infrastructură AI. Pe partea operațională, argumentul de cost începe să apară: Citadel Securities, un utilizator timpuriu, spune că rulează unele sarcini cu costuri cu 30% mai mici și cu viteze de până la patru ori mai mari pe TPU-uri. Nvidia, care deține „peste 90%” din piața cipurilor pentru AI, își apără poziția prin ecosistemul software CUDA și hardware-ul ușor de integrat. Jensen Huang a minimalizat amenințarea, susținând că Anthropic ar fi singurul client extern important pentru TPU-uri și provocând Google să demonstreze că cipurile sunt mai ieftine. Pentru piață, testul real este dacă Google poate transforma avantajul de bilanț într-o schimbare de comportament la nivelul centrelor de date. Dacă modelul prinde, competiția pe cipuri AI se mută parțial din laborator în zona de finanțare — cu un efect secundar: extinderea AI devine și mai dependentă de structuri alimentate de datorie și de mecanisme „circulare”, care pot amplifica riscul în cazul unei încetiniri a cererii. [...]
Întreruperea Claude a lovit simultan chat-ul și API-ul, riscând să blocheze fluxuri de lucru în companii , după ce Anthropic a confirmat că „investighează” problema și implementează o remediere, potrivit TechRadar . Problemele au început în jurul orei 10:02 ET (17:02, ora României), când a apărut un vârf de raportări pe Downdetector . La momentul relatării, numărul sesizărilor din SUA depășise 8.000, semn că incidentul a afectat un volum mare de utilizatori. Ce servicii au fost afectate și ce a comunicat Anthropic Pagina oficială Claude Status a indicat „o rată ridicată de erori” la nivelul modelelor și a transmis că „se implementează o remediere”. Ulterior, statusul a fost actualizat cu mesajul că „o remediere a fost implementată și monitorizăm rezultatele”. Din informațiile publicate, întreruperea a fost una extinsă, vizând: toate modelele Claude; atât conturile gratuite, cât și cele plătite; mai multe platforme Claude (interfața de chat, Claude Code, Claude Cowork și API-ul), cu excepția „Claude for Government”, menționat ca neafectat. Utilizatorii au raportat fie blocarea răspunsurilor („gândește” fără să finalizeze), fie mesaje de tipul „acest model nu este disponibil acum”. Evoluția incidentului: semne de revenire, dar cu întârzieri Pe parcursul zilei, raportările de pe Downdetector au început să scadă, însă mii de utilizatori ar fi rămas în continuare cu probleme, inclusiv în redacția TechRadar . Publicația notează că, după aproximativ o oră de la remedierea anunțată de Anthropic, serviciul a revenit pentru mulți utilizatori, deși cu întârzieri în răspunsuri în unele cazuri. TechRadar compară incidentul cu întreruperea semnificativă din 2 iunie, despre care spune că a fost mai mică și legată de modelul Opus 4.6, în timp ce întreruperea din 23 iunie ar fi fost „mai mare” și extinsă la toate modelele și platformele. De ce contează pentru companii Faptul că au fost afectate atât interfața de chat, cât și API-ul sugerează un impact operațional direct: de la utilizarea zilnică a asistentului în echipe până la aplicații și procese interne care depind de integrarea Claude. Anthropic a indicat că monitorizează situația după implementarea remedierii, ceea ce lasă deschisă posibilitatea unor probleme reziduale pe termen scurt. [...]
