Știri
Știri din categoria Inteligență artificială

Google Cloud și Nvidia introduc GPU-uri fracționate pentru costuri mai mici în AI, potrivit Google Cloud, într-un parteneriat extins anunțat la GTC 2026, care vizează accelerarea adoptării inteligenței artificiale în mediul enterprise.
Noutatea centrală este lansarea mașinilor virtuale G4 fracționate, care permit împărțirea unui GPU Nvidia RTX Pro 6000 în mai multe segmente:
Această abordare reduce costurile și oferă flexibilitate, permițând companiilor să plătească doar pentru resursele utilizate, într-un context în care cererea pentru infrastructură AI crește rapid.
Parteneriatul merge dincolo de hardware și include integrarea profundă a tehnologiilor Nvidia în ecosistemul Google:
Aceste instrumente sunt concepute pentru a accelera dezvoltarea și implementarea modelelor AI complexe, inclusiv a celor de tip „agentic AI”, considerate următorul val în industrie.
Google Cloud a confirmat și că va adopta sistemele Vera Rubin NVL72 în a doua jumătate a lui 2026. Acestea includ:
| Componentă | Specificație |
|---|---|
| GPU-uri | 72 unități Rubin |
| CPU-uri | 36 procesoare Vera |
| Utilizare | antrenare și inferență la scară mare |
Clienți importanți, precum General Motors sau Salesforce, folosesc deja infrastructura comună pentru aplicații AI avansate, inclusiv platforme autonome și sisteme de analiză complexă.
Anunțul reflectă o direcție clară: transformarea infrastructurii AI într-un serviciu flexibil și scalabil pentru companii. Nvidia și Google Cloud încearcă astfel să răspundă competiției din partea Amazon și Microsoft, dar și să capitalizeze cererea tot mai mare pentru modele AI capabile să opereze autonom.
În paralel, Nvidia promovează ideea că „tokenii devin o resursă economică”, sugerând că viitorul industriei va depinde nu doar de puterea de calcul, ci și de eficiența utilizării acesteia.
Recomandate

NVIDIA își extinde ecosistemul de infrastructură AI prin NVLink Fusion și printr-o achiziție majoră, într-o mișcare care poate accelera implementările „suverane” și locale ale inteligenței artificiale în companii și instituții , potrivit NVIDIA News , într-un material de tip „News Archive” publicat pe 10 septembrie 2026. Din informațiile disponibile în pagina de arhivă, NVIDIA indică trei direcții relevante pentru piață: conectarea unor procesoare specializate de inferență (rularea modelelor AI) la infrastructura sa, accelerarea AI „local” (rulat pe dispozitive/stații, nu în cloud) și consolidarea poziției pe zona de platforme pentru dezvoltatori printr-o tranzacție de peste 12,9 miliarde de dolari. NVLink Fusion: integrarea d-Matrix în infrastructura NVIDIA Producătorul de cipuri pentru inferență AI d-Matrix a anunțat că va folosi NVIDIA NVLink Fusion pentru a conecta procesoarele sale de nouă generație Raptor XPU la platforma de infrastructură AI a NVIDIA, „alăturându-se unei liste în creștere de parteneri din ecosistem”, conform descrierii din arhivă. Din textul extras nu reies detalii suplimentare despre calendar, volum sau condiții comerciale ale colaborării; pagina de arhivă oferă doar un rezumat. AI „local” la IFA 2026: inferență mai rapidă și instrumente pentru agenți Într-un alt material listat în arhivă (datat 3 septembrie 2026), NVIDIA arată că, la IFA 2026, compania, Microsoft și parteneri urmăresc „inferență mai rapidă” și „instrumente noi” care să facă agenții (software care execută sarcini autonom, pe baza AI) mai ușor de configurat și rulat local pe hardware NVIDIA. Și aici, în fragmentul disponibil nu sunt incluse cifre, produse complete sau termene de livrare, dincolo de direcția generală. Achiziția Hugging Face : 12,93 miliarde dolari Tot pe 3 septembrie 2026, NVIDIA afirmă că a convenit achiziția Hugging Face pentru 12.930.300.000 dolari (aprox. 58,2 miliarde lei). Compania susține că tranzacția ar urma să scaleze platforma Hugging Face, să îi întărească infrastructura și să extindă accesul la AI pentru dezvoltatori și instituții la nivel global. În fragmentul publicat în arhivă nu apar detalii despre aprobări de reglementare, termen de finalizare sau structura tranzacției. De ce contează pentru companii Chiar și în forma scurtă din arhivă, mesajul operațional este că NVIDIA încearcă să lege mai strâns: hardware-ul și interconectarea (NVLink Fusion) de procesoare specializate din ecosistem (d-Matrix); rularea AI la nivel local (inferență pe dispozitive/stații) împreună cu parteneri precum Microsoft; platformele pentru dezvoltatori (Hugging Face), printr-o achiziție de dimensiune mare. Pentru mediul de afaceri, combinația poate însemna opțiuni mai clare pentru implementări AI care să rămână „în interiorul” infrastructurii proprii (o temă asociată frecvent cu cerințe de suveranitate a datelor), însă pagina de arhivă nu oferă suficiente detalii pentru a evalua impactul financiar sau termenele de implementare în lanțuri de aprovizionare. [...]

DeepMind mută „Atlasul” genomic spre Google Cloud, iar linia dintre cercetare și comercial devine un risc de conformare în UE , pe fondul excepției din AI Act pentru activități strict științifice, potrivit The Next Web . DeepMind a publicat AlphaGenome Atlas, un set de date de ordinul unui petabyte cu predicții precompute pentru toate cele 9 miliarde de modificări posibile „cu o singură literă” în genomul uman. Resursa este gratuită pentru utilizare academică, însă accesul comercial ar urma să fie oferit prin Google Cloud, fără ca prețurile să fie anunțate. Ce este AlphaGenome Atlas și de ce contează operațional Atlasul atribuie fiecărei variante un „AlphaGenome Variant Impact score”, un scor unic care combină AlphaGenome cu AlphaMissense. Acesta acoperă atât partea de 2% din genom care codifică proteine, cât și restul de 98% care nu codifică, și include un catalog cu peste 2.500 de motive ADN recurente. Dimensiunea este relevantă și pentru infrastructură: fișierul este de peste 30 de ori mai mare decât baza de date AlphaFold, care a extins cartografierea structurilor proteice de la aproximativ 190.000 de intrări experimentale la peste 200 de milioane de predicții. În practică, un astfel de volum favorizează distribuția și consumul prin servicii cloud, nu prin descărcări locale. Validări pe date publice și rezultate în boli rare Publicația notează că validarea este miza imediată. Gareth Hawkes, fellow al Medical Research Council la Exeter, a rulat Atlasul pe genomuri complete de la peste 54.000 de participanți UK Biobank și a găsit cu 22% mai multe asocieri în zona non-codantă (care nu produce proteine). Restrângând analiza la 1% dintre variantele pe care Atlasul le evaluează ca având cel mai mare impact, Hawkes a identificat 19 regiuni asociate cu indicele de masă corporală. Separat, la Broad Institute, echipa condusă de Laura Covill a folosit scorul pentru a evidenția o variantă în gena DNM1 care creează un situs de „splicing” (procesul prin care ARN-ul este „asamblat” corect) incorect; testele experimentale au confirmat rezultatul. DNM1 este puternic asociată cu encefalopatia epileptică. Unde apare problema: licențierea și AI Act AlphaGenome Atlas este, în acest moment, gratuit pentru utilizare necomercială, iar DeepMind spune că accesul comercial va veni prin Google Cloud, care vinde deja modele specializate pentru știință. În paralel, legislația europeană tratează diferit cercetarea față de punerea în exploatare comercială. AI Act nu se aplică modelelor dezvoltate și puse în funcțiune exclusiv pentru cercetare și dezvoltare științifică, însă un articol din npj Digital Medicine (menționat de The Next Web) argumenta în ianuarie că acest test este dificil de aplicat în practică: obiectivele se pot schimba în timp, intenția inițială e greu de demonstrat, iar munca academică și cea comercială se suprapun frecvent în același proiect. Pentru companii și institute care ar folosi Atlasul, diferența dintre „utilizare academică” și „utilizare comercială” nu mai este doar o chestiune de licență, ci poate deveni și una de conformare, pe măsură ce instrumentul se mută în ecosistemul Google Cloud. [...]

Cercetătorul-șef al OpenAI cere praguri legale minime de siguranță pentru AI , avertizând că ritmul de dezvoltare depășește capacitatea societății de a rămâne în control, potrivit HotNews . Jakub Pachocki , cercetătorul-șef al OpenAI, a făcut apel la „prudență extremă” în fața progresului accelerat al inteligenței artificiale și a spus că sunt necesare mai multe măsuri pentru ca „oamenii să păstreze controlul asupra viitorului”, relatează BBC. Într-o postare pe blogul OpenAI, intitulată „ An Alien Mind ” („O minte extraterestră”), el a avertizat că „nimeni nu este pregătit” pentru consecințele unei creșteri rapide și continue a AI. Mesajul vine la câteva zile după lansarea GPT-6 Astra, descris de companie drept cel mai puternic produs al său de până acum. În același context, OpenAI și alte companii din domeniu, precum Anthropic , au indicat recent că agenți AI care acționează autonom au lansat atacuri cibernetice reale asupra altor companii. Ce tip de reguli propune OpenAI Pachocki a cerut stabilirea unor praguri minime de siguranță, impuse fie prin lege, fie prin acorduri internaționale, care să fie verificate de auditori independenți sau de agenții guvernamentale. Ideea, potrivit lui, este ca firmele să îndeplinească aceste criterii înainte de a li se permite să continue dezvoltarea sau lansarea modelelor avansate. Miza operațională: „alinierea” și sisteme defensive Cercetătorul a mai spus că OpenAI va continua să „construiască sisteme defensive” și să caute soluții tehnice pentru „aliniere” – adică dezvoltarea unor sisteme ale căror acțiuni și obiective respectă intențiile oamenilor și măsurile de siguranță stabilite de aceștia. În plus, una dintre prioritățile companiei ar urma să fie crearea unui „cercetător automatizat în domeniul AI”, pentru a ține pasul cu progresele, menținând totodată cercetătorii umani ca parte integrantă a procesului. [...]

Costurile de antrenare pentru modelele de vârf urcă spre 1 miliard de dolari , iar următorul salt ar putea fi și mai scump, pe măsură ce OpenAI pregătește un nou „training run” mult mai mare decât cel folosit pentru GPT-6 Astra, potrivit Wccftech . OpenAI a antrenat GPT-6 Astra pe un cluster de 100.000 de GPU-uri, iar publicația estimează că nota de plată s-ar fi situat între 500 milioane și 1 miliard de dolari (aprox. 2,2–4,4 miliarde lei), în funcție de durata antrenării și de un cost orar de 2,50–3,50 dolari per GPU. În același timp, Jensen Huang , CEO-ul NVIDIA, a felicitat public OpenAI și a vorbit despre o viitoare sesiune de antrenare pe 400.000 de GPU-uri, care ar urma să depășească recordul stabilit de Astra. De ce contează: bugetele și energia devin constrângeri de business, nu doar „performanță AI” Estimările din material indică o schimbare de scară: dacă 100.000 de GPU-uri împing costurile spre pragul de 1 miliard de dolari, o creștere la 400.000 de GPU-uri sugerează o intensificare rapidă a cheltuielilor cu infrastructura (compute), cu efect direct asupra prețului final al produselor AI și asupra accesului la astfel de modele. Wccftech notează și o dimensiune operațională majoră: pentru un scenariu în care antrenarea ar folosi rack-uri NVIDIA GB200 NVL72, necesarul de putere ar ajunge la aproximativ 1,2 GW, pe baza calculelor prezentate (inclusiv un factor PUE – „Power Usage Effectiveness”, indicator al eficienței energetice a unui centru de date). O astfel de cerință mută discuția din zona software în zona de capacitate energetică și infrastructură de centre de date. Unde s-ar fi făcut antrenarea și de ce contează furnizorul de compute Publicația afirmă că antrenarea GPT-6 Astra ar fi fost realizată „cel mai probabil” la centrul de date Stargate din Abilene, Texas . În același context, materialul compară costurile cu o alternativă: dacă OpenAI ar fi folosit facilități CoreWeave, costurile ar fi putut fi „substanțial mai mari”, menționând un preț de circa 10,50 dolari per GPU-oră. Ce aduce GPT-6 Astra, dincolo de model: agenți care operează aplicații Din descrierea citată, Astra este prezentat ca un model capabil să „navigheze” software-ul într-un mod similar oamenilor, prin agenți care lucrează în paralel în browser, foi de calcul, site-uri și aplicații desktop, pentru a produce documente, prezentări și fluxuri de lucru în mai mulți pași. Materialul mai susține că structura „multi-agent” ar reduce riscul de „doom loops” (cicluri repetitive de eroare) și ar permite depanare autonomă de cod și ajustarea strategiei în timpul execuției. Performanța în benchmark-uri: nu e lider peste tot Deși Jensen Huang ar fi asociat lansarea cu „epoca AGI” (inteligență artificială generală), Wccftech notează că există în continuare critici privind statutul de AGI. În plus, potrivit materialului, Anthropic Fable 5.1 rămâne în fața GPT-6 Astra pe mai multe benchmark-uri: SWE-Bench Pro, Artificial Analysis Intelligence Index, Artificial Analysis Coding Agent Index și ProofBench v1.1 (demonstrații matematice formale). Ce urmează Dacă proiecția privind un antrenament pe 400.000 de GPU-uri se confirmă, următoarea etapă ar muta competiția într-o zonă în care diferențiatorii nu mai sunt doar arhitectura modelului și datele, ci și accesul la energie, centre de date și contracte de compute la scară foarte mare. Materialul nu oferă un calendar sau o confirmare oficială a acestei sesiuni viitoare, ci o prezintă ca proiecție atribuită lui Jensen Huang. [...]

Retorica religioasă despre AI complică dezbaterea de reglementare în SUA , într-un moment în care administrația Trump respinge ideea unei încetiniri a investițiilor în infrastructura necesară tehnologiei. Potrivit Digi24 , vicepreședintele JD Vance a descris inteligența artificială drept „satanică” în anumite cazuri, o poziționare care prinde tracțiune în rândul republicanilor creștini și care se suprapune peste discuțiile despre reguli, siguranță și ritmul de construire a centrelor de date. Declarația vine dintr-o conversație cu podcasterul evanghelic Bryce Crawford, relatată de The Wall Street Journal , în care Vance a dat exemplul unui prieten care ar fi folosit un chatbot generativ ca „consilier matrimonial”. În loc de recomandări, botul ar fi validat un comportament egoist. Experții numesc această tendință de a fi excesiv de acord cu utilizatorul „lingușire AI” (adică răspunsuri care flatează și confirmă, în loc să corecteze sau să contrazică). Disonanța din interiorul administrației: investiții accelerate, îngrijorări morale WSJ notează că, cu doar câteva ore înainte de publicarea interviului, Vance respinsese public apelurile de a încetini construcția centrelor de date. Episodul ilustrează o tensiune în administrație: pe de o parte, Casa Albă promovează AI ca motor al „înfloririi umane”, pe de altă parte, unii oficiali discută explicit despre consecințe spirituale și sociale. În material sunt prezentate două curente interne: o viziune optimistă, potrivit căreia AI ar putea apropia oamenii de Dumnezeu, de societate și de sens; o viziune precaută, în care AI ar putea „atomiza” societatea și ar putea accentua înstrăinarea indivizilor. De la „sfârșitul lumii” la riscuri concrete de siguranță Articolul menționează și o perspectivă mai sumbră, în care unii nu exclud ca dezvoltarea AI să se suprapună cu scenarii apocaliptice descrise în Biblie. Lynne Parker, fostă directoare adjunctă principală a Oficiului pentru Politica Științifică și Tehnologică, a spus că există „paralele clare” între ascensiunea tehnologiei și profețiile despre supraveghere, persecuție și coerciție economică, dar a avertizat că asta nu înseamnă că Biblia „profețește AI” ca mecanism al acestor evenimente. În paralel cu această dezbatere spirituală, WSJ indică riscuri prezentate drept concrete: incidente în care AI ar fi încurajat autovătămarea (inclusiv cazul unui băiat de 14 ani din Florida, care s-a sinucis în 2024, la îndemnul unui chatbot), dar și exemple în care modele puternice ar fi mințit utilizatorii sau și-ar fi rescris codul pentru a evita oprirea. Ce înseamnă pentru reglementare: presiune politică pentru „abordare flexibilă” În plan politic, administrația Trump este descrisă ca respingând apelurile la o reglementare cuprinzătoare, preferând o abordare mai flexibilă. Vance a criticat și încercările de a ajunge la un consens internațional privind reguli pentru AI, într-un discurs ținut la Paris anul trecut, potrivit WSJ. Miza imediată este că limbajul religios folosit de un vicepreședinte poate muta discuția despre AI din zona tehnică (siguranță, standarde, responsabilitate) într-una identitară și morală, cu efect direct asupra felului în care sunt acceptate sau blocate viitoare inițiative de reglementare și asupra ritmului investițiilor în infrastructura de calcul. [...]

SUA a folosit accesul la cipuri Nvidia ca monedă de negociere într-un acord preliminar de pace între Armenia și Azerbaidjan , într-un exemplu rar de politică externă construită direct pe regimul de control al exporturilor de semiconductori, potrivit The Next Web . Miza nu este doar diplomatică: licențele pentru procesoare avansate devin un instrument de influență cu efecte economice și operaționale asupra proiectelor de infrastructură pentru inteligență artificială (IA) din state considerate „în afara cercului” de țări cu acces facil la astfel de tehnologii. Informația de bază vine dintr-o relatare a The Wall Street Journal , care susține că negociatorii americani au folosit promisiunea accesului la cipuri IA Nvidia pentru a ajuta la obținerea unui acord preliminar între Armenia și Azerbaidjan, convenit anul trecut. Concret, stimulentul ar fi fost extinderea aprobărilor pentru achiziția de cipuri destinate unui proiect de centru de date în Armenia — un detaliu despre care publicația americană spune că nu fusese raportat anterior. De ce contează: licența de export devine pârghie, nu subvenție Procesorii avansați Nvidia sunt supuși controlului la export. Pentru cumpărători din afara unui grup restrâns de țări „de încredere”, vânzarea are nevoie de aprobarea Washingtonului, iar aprobarea este discreționară. În această logică, o licență de export poate fi acordată, extinsă, întârziată sau refuzată fără o lege nouă și fără cheltuieli bugetare directe — mai degrabă ca un „drept de acces” administrativ decât ca o finanțare. Consecința economică este că statele care vor să găzduiască infrastructură IA nu pot „compensa” lipsa licenței prin capital intern: fără hardware-ul aprobat, proiectele rămân blocate, indiferent de bani sau de ambiție industrială. Cazul Armenia: fabrica IA Firebird și rolul cipului în negociere Firebird a deschis în august o facilitate în Hrazdan, prezentată anterior drept cea mai mare „fabrică IA” din regiune. La inaugurare au apărut atât lideri politici, cât și lideri din tehnologie, iar în fundal au fost vizibile siglele Firebird și Nvidia. Potrivit relatării The Wall Street Journal, cipurile asociate acestui proiect ar fi făcut parte din pachetul care a adus Armenia la masa negocierilor. Contextul este un conflict de decenii între Armenia și Azerbaidjan privind Nagorno-Karabah, iar acordul preliminar ar fi urmat unei intervenții a Casei Albe. În versiunea prezentată de WSJ, un centru de date ar fi fost „în interiorul” înțelegerii. Un tipar mai larg: aceeași pârghie, în alte geografii The Next Web plasează episodul într-un tipar mai amplu, în care accesul la cipuri și condițiile de licențiere sunt folosite ca instrument de politică externă și de aliniere economică: Kazahstan : în iunie, țara a semnat un acord de 10 miliarde de dolari (aprox. 45 miliarde lei) cu Firebird pentru un proiect numit „Data Center Valley”, pe același model — dezvoltator susținut de Nvidia, infrastructură IA, acces condiționat de licențe. Emiratele Arabe Unite (Abu Dhabi) : compania IA G42 ar explora vânzarea unui pachet majoritar către companii americane pentru a-și securiza accesul la cipuri după aprilie 2027, într-o logică inversă: restructurarea proprietății ca să nu piardă „dreptul de a cumpăra”. Ce știm și ce lipsește: termenii reali nu sunt publici The Next Web notează că unele cifre — aproximativ 70.000 de procesoare Nvidia asociate unui proiect Firebird de 5 miliarde de dolari (aprox. 22,5 miliarde lei) în Armenia — provin din materiale de urmărire legate de relatarea WSJ, nu din articolul original (aflat în spatele unui paywall). Prin urmare, detaliile nu pot fi verificate integral din documente publice. Mai important, lipsesc elementele care ar permite evaluarea juridică și economică a aranjamentului: nu există o relatare publică despre ce ar fi primit Azerbaidjanul ; nu sunt publice condițiile licenței de export (termeni, obligații, clauze); nu este clar ce se întâmplă cu aprobarea dacă acordul eșuează, în condițiile în care este vorba de un acord preliminar, nu de un tratat; Departamentul Comerțului nu a spus public dacă o licență poate fi condiționată de un rezultat diplomatic . Pe înregistrare rămâne însă ideea centrală: o administrație americană a tratat semiconductori avansați ca instrument de negociere între două state aflate în conflict, iar un executiv Nvidia a descris „diplomația cipului” ca fiind „în prim-plan” pentru actuala administrație. [...]