Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Huawei a prezentat un nou „cluster” de calcul pentru AI, mizând pe reducerea dependenței Chinei de Nvidia, într-un context în care restricțiile SUA pe semiconductori împing companiile locale să-și consolideze alternativele interne, potrivit South China Morning Post.
Compania a anunțat joi Atlas 960 SuperPoD, un „cluster” (grupare de servere care lucrează împreună) destinat creșterii puterii de calcul pentru sisteme avansate de inteligență artificială, alături de o versiune îmbunătățită a tehnologiei sale de interconectare UnifiedBus. Publicația notează că aceste componente sunt parte din strategia Huawei de a construi sisteme AI performante în pofida restricțiilor americane legate de semiconductori.
Miza pentru Huawei nu este doar piața internă, ci și poziționarea în „arena globală” a infrastructurii de calcul, unde Atlas 960 SuperPoD ar urma să concureze cu soluții ale rivalilor americani, inclusiv cu sistemul NVL al Nvidia, conform aceleiași surse.
În termeni practici, anunțul indică o accelerare a eforturilor de a oferi o platformă completă (hardware plus interconectare) pentru antrenarea și rularea modelelor AI, într-un moment în care accesul la cele mai noi cipuri și sisteme occidentale este limitat pentru o parte din actorii din China.
South China Morning Post plasează lansarea în cadrul mai larg al restricțiilor SUA privind semiconductori și tehnologii asociate, care au forțat companiile chineze să caute substituți pentru infrastructura dominantă în AI, unde Nvidia a avut un rol central.
Publicația nu oferă, în fragmentul disponibil, detalii despre performanțe, prețuri, disponibilitate comercială sau clienți pentru noul sistem. În lipsa acestor date, rămâne de urmărit dacă Atlas 960 SuperPoD va fi adoptat pe scară largă și în ce măsură poate reduce efectiv dependența de ecosistemul Nvidia în proiectele AI din China.
Recomandate
Apple face un pas concret spre „Apple Intelligence” în China prin integrarea modelului Qianwen al Alibaba , iar primele funcții vor intra în testare beta pentru dezvoltatori iOS din 4 noiembrie, potrivit iTHome . Miza este una operațională și de conformitate: Apple încearcă să livreze capabilități de inteligență artificială pe piața chineză printr-un partener local, urmând ca extinderea pe alte platforme să depindă de obținerea aprobărilor necesare. Din informațiile publicate, Apple spune că primele funcții „Apple Intelligence” pentru China vor fi disponibile la testare odată cu cea mai recentă versiune iOS Developer Beta, începând cu 4 noiembrie, iar lansarea pentru utilizatorii din China este programată pentru decembrie, odată cu iOS 27.3. Suportul pentru alte platforme va veni „după obținerea aprobărilor necesare”, fără un calendar detaliat. Ce înseamnă integrarea Qianwen în iOS: acces din Siri și instrumente de productivitate Apple a anunțat un parteneriat cu Alibaba, prin care, în anumite experiențe, sistemul va apela la Qianwen (modelul de inteligență artificială al grupului). Concret, utilizatorii din China vor putea „chema” Qianwen direct din: Siri, instrumentele de scriere (rescriere, corectare, rezumare), „inteligența vizuală” (înțelegere de text și imagine). Accesul se va face prin autentificare în contul Qianwen sau prin opțiunea „Conectare cu Apple”, iar utilizarea este descrisă ca integrată la nivel de sistem, fără a fi nevoie de trecerea într-o aplicație separată. Funcțiile inițiale: traducere în timp real, rezumate și organizarea notificărilor Prima tranșă de funcții pentru utilizatorii din China este orientată spre scenarii „de bază” și frecvente, conform sursei. Printre ele: traducere în timp real integrată în Mesaje, apeluri FaceTime și aplicația Telefon; este menționat și suportul pentru conversații față în față cu AirPods 4 și AirPods Pro 2 (și modele ulterioare); instrumente de scriere pentru rescriere, corectare și rezumare; inteligență vizuală pentru recunoașterea obiectelor și locurilor cu ajutorul camerei iPhone; în aplicația Poze: instrument de eliminare a elementelor nedorite, căutare în limbaj natural și creare de „filme de amintiri” pe baza unei descrieri; în Mail și zona de notificări: „mailuri prioritare”, rezumate, răspunsuri inteligente, rezumate de notificări și „notificări prioritare”; în Notițe și pentru înregistrări de apel: transcriere cu generare automată de rezumat. Limitări: Apple spune că update-ul nu include „Siri AI” și alte funcții anunțate la WWDC 2026 iTHome notează că publicația atrage atenția asupra unei limitări: actualizarea descrisă nu include „Siri AI” și nici alte funcții „next-gen” anunțate de Apple la WWDC 2026. În același timp, în material sunt descrise și capabilități ale lui Siri (inclusiv posibilitatea de a apela la Qianwen pentru anumite cereri), ceea ce indică faptul că detaliile despre ce intră efectiv în pachetul inițial pot depinde de versiunea de software și de disponibilitatea regională. Pentru companii și dezvoltatori, calendarul de la începutul lui noiembrie (beta) și ținta din decembrie (lansare odată cu iOS 27.3) conturează momentul în care ecosistemul iOS din China ar putea începe să primească, în mod controlat, funcții de inteligență artificială integrate la nivel de sistem, cu extindere condiționată de aprobări. [...]
NVIDIA va investi 3 miliarde de dolari (aprox. 13,8 miliarde lei) în oferta de acțiuni a Meta , pe fondul extinderii colaborării dintre cele două companii pentru optimizarea modelelor Muse și a infrastructurii necesare rulării agenților de inteligență artificială, potrivit NVIDIA News . Parteneriatul vizează extinderea lucrului comun pe Muse și „familia” de modele Muse, cu accent pe îmbunătățirea performanței la inferență (rularea modelului în producție) și antrenare. În același timp, companiile urmăresc optimizări „pe fluxuri de lucru” pentru a maximiza performanța și a reduce costul total de deținere (total cost of ownership), adică ansamblul costurilor de infrastructură și operare pe durata utilizării. De ce contează: investiția leagă mai strâns Meta de ecosistemul NVIDIA Elementul cu impact economic direct este investiția de 3 miliarde de dolari în oferta de acțiuni a Meta, pe care NVIDIA spune că o va face în paralel cu extinderea colaborării tehnologice. În termeni practici, mișcarea consolidează relația comercială și tehnologică într-un moment în care Meta își accelerează ambițiile de infrastructură pentru agenți AI și modele de frontieră. Ce include extinderea colaborării tehnologice NVIDIA și Meta indică trei direcții principale: Optimizări pentru Muse : îmbunătățirea performanței la inferență și antrenare, plus optimizări pe întregul flux de lucru pentru eficiență și costuri mai mici. Securitate și monitorizare pentru agenți AI : luarea în calcul a unor colaborări pe NVIDIA OpenShell Reference Architecture , inclusiv OpenShell pentru implementare „sigură” și NVIDIA Sentry pentru monitorizarea comportamentului agenților. Extinderea implementărilor de infrastructură NVIDIA la Meta : Meta intenționează să extindă utilizarea NVIDIA Vera Rubin și Vera CPU , și să folosească NVIDIA Spectrum-X Ethernet și BlueField-4 pentru eficiență de rețea și creșterea debitului de date. Publicația mai notează că modelele și agenții Muse, care folosesc infrastructura NVIDIA, au avut performanțe de tip „frontier-level” în benchmark-uri și o creștere puternică a descărcărilor de la consumatori după lansare, fără a oferi însă cifre. Mesajul celor două companii: agenții AI, noua țintă operațională Jensen Huang , CEO NVIDIA, leagă extinderea parteneriatului de trecerea către agenți AI ca „nouă paradigmă de calcul”, în timp ce Mark Zuckerberg , CEO Meta, poziționează Muse ca vehicul pentru a duce „superinteligența personală” către utilizatori. În perioada următoare, consecința practică a anunțului ar trebui să fie accelerarea implementărilor de infrastructură NVIDIA la Meta și o integrare mai strânsă a instrumentelor de securitate și monitorizare pentru agenți, în măsura în care colaborările „luate în calcul” se concretizează. [...]
NVIDIA și Oracle mizează pe extinderea „superclusterelor” OCI la scară multi-gigawatt , într-o mișcare care vizează direct capacitatea operațională necesară pentru antrenarea și rularea modelelor de inteligență artificială tot mai mari, potrivit NVIDIA News . În paralel, NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPU devin disponibile general în Oracle Cloud Infrastructure (OCI) , ceea ce extinde opțiunile de infrastructură pentru clienții care rulează atât sarcini intensive pe GPU (plăci grafice pentru calcul), cât și operațiuni intensive pe CPU (procesoare). Ce se schimbă, operațional: GPU și CPU pot fi scalate separat Elementul practic al colaborării este posibilitatea ca organizațiile să dimensioneze independent resursele de CPU și GPU, în funcție de tipul de încărcare. Mesajul central: în fluxurile moderne cu „agenți” AI (sisteme care nu doar generează răspunsuri, ci și execută pași intermediari), o parte relevantă din muncă se mută între apelurile către model și poate bloca GPU-urile dacă rulează lent pe CPU. În această logică, OCI oferă acum: disponibilitate generală pentru NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPUs în Oracle Cloud Infrastructure ; infrastructură pentru antrenare și inferență (rulare) a modelelor, plus sarcini „din spate” pentru agenți: execuție de unelte, testare de cod, recuperare de date. Cum arată „superclusterele” OCI și de ce contează scara multi-gigawatt OCI Superclusters combină sisteme rack-scale NVIDIA NVL72 cu rețelistică Oracle Acceleron și NVIDIA Spectrum-X (Ethernet), plus alimentare și răcire „de clasă gigawatt”, pentru a susține antrenarea și servirea celor mai mari modele AI. Conform anunțului, fiecare rack conectează 72 de GPU-uri prin NVIDIA NVLink , iar rețeaua OCI este proiectată să scaleze la sute de mii de GPU-uri. Extinderea planificată cu Vera Rubin se bazează pe infrastructura NVIDIA deja prezentă în OCI, inclusiv sisteme GB200 și GB300 . NVIDIA indică și rolul platformei software CUDA, ca bază comună pentru a rula modele pe generații diferite de hardware. Următorul pas: HGX Rubin NVL8, o configurație mai mică, compatibilă x86 OCI spune că intenționează să introducă și NVIDIA HGX Rubin NVL8 , cu opt GPU-uri Rubin conectate prin NVLink într-un server bazat pe arhitectură x86. Configurația planificată include două procesoare Intel Xeon 6 cu 64 de nuclee, 4 TB memorie DDR5 și rețelistică RDMA de 6,4 Tbps, ca opțiune pentru antrenare, „fine-tuning” (ajustare) și inferență. Ideea operațională este de flexibilitate: adoptarea tehnologiei Rubin într-un format cu opt GPU-uri, păstrând compatibilitatea cu aplicații x86. Exemplu de utilizare: OpenAI pe OCI, peste 100.000 de GPU-uri Blackwell În anunț este menționat OpenAI ca exemplu de utilizare a infrastructurii OCI: în Abilene, compania ar fi antrenat și servit GPT-6 Astra pe un OCI Supercluster cu peste 100.000 de GPU-uri NVIDIA Blackwell. OpenAI este citată și în contextul folosirii Vera Rubin pe OCI, respectiv al testării și trecerii în producție a Vera CPU pentru sarcini de tip „agentic”. De ce intră în ecuație Vera CPU: reducerea timpilor morți ai GPU-urilor NVIDIA și Oracle își justifică extinderea și printr-o problemă practică: agenții AI execută cod și folosesc unelte între apelurile către model, iar dacă aceste operațiuni sunt lente pe CPU, GPU-urile pot rămâne în așteptare. În OCI, „Compute cu NVIDIA Vera CPUs” este prezentat ca orientat către: performanță ridicată pe un singur fir de execuție (single-thread), utilă pentru apeluri individuale și execuție de cod; lățime mare de bandă a memoriei, pentru a alimenta nucleele CPU cu date în sarcini concurente. În plus, OCI Kubernetes Engine este menționat ca mecanism pentru scalarea separată CPU/GPU, iar Oracle Acceleron este indicat pentru izolare hardware a încărcărilor care rulează cod „neîncrezător” generat de AI. Ce urmează Pe termen scurt, efectul concret este disponibilitatea generală în OCI pentru NVIDIA Vera Rubin NVL72 și NVIDIA Vera CPUs . În paralel, Oracle și NVIDIA vor să ducă OCI Superclusters la scară multi-gigawatt și să introducă HGX Rubin NVL8, însă calendarul și dimensiunea exactă a implementărilor nu sunt detaliate în material. [...]
Jensen Huang spune că modelele AI trebuie „ținute sub control” și monitorizate , un mesaj care mută discuția din zona de performanță în cea de guvernanță și risc operațional pentru companiile care dezvoltă sau folosesc inteligență artificială. Într-un interviu acordat CNBC , CEO-ul Nvidia compară AI cu „un bebeluș”, argumentând că tehnologia are nevoie de limite și supraveghere continuă pentru a fi utilizată în siguranță. Declarațiile vin în contextul în care evaluările „laboratoarelor de frontieră” (companii care dezvoltă modele AI de vârf) au crescut puternic, iar presiunea pe industrie se mută tot mai mult spre întrebarea: cum sunt controlate aceste sisteme după ce sunt puse în producție, nu doar cât de capabile sunt. De ce contează pentru companii: siguranța devine cerință operațională, nu opțiune Mesajul lui Huang indică o schimbare de accent relevantă pentru piață: pe măsură ce modelele AI sunt integrate în produse și procese, „siguranța” nu mai e doar un principiu, ci o componentă de operare — cu instrumente, proceduri și monitorizare. În interviu, Huang spune că există deja instrumente menite să controleze modelele AI și să promoveze utilizarea lor în condiții de siguranță. CNBC nu detaliază, în materialul disponibil, care sunt exact aceste instrumente sau cum sunt implementate, astfel că rămâne neclar ce mecanisme concrete are în vedere (de exemplu, limitări de acces, filtre, auditare sau monitorizare în timp real). Context: evaluările OpenAI și Anthropic, parte din aceeași discuție În aceeași intervenție, CEO-ul Nvidia discută și despre evaluările unor jucători precum Anthropic și OpenAI. Legătura implicită este că, odată cu creșterea valorii și a influenței acestor companii, cresc și așteptările privind controlul riscurilor asociate modelelor AI pe care le dezvoltă și le comercializează. Materialul CNBC este un segment video (aprox. 5 minute și 58 de secunde) și nu include, în textul extras, cifre sau exemple punctuale despre evaluări ori despre instrumentele de siguranță menționate. [...]
Meta lucrează cu Fourier la un prototip de robot umanoid în doar trei luni , într-un demers care mută accentul de la modele de inteligență artificială „în ecran” la aplicații fizice, cu implicații directe pentru lanțul de aprovizionare hardware și parteneriatele internaționale din zona roboticii, potrivit IT之家 . Informația, atribuită de publicație unui material The Information, indică faptul că Meta a colaborat cu compania chineză Fourier pentru a construi un prototip de robot umanoid numit „Max”. Proiectul este prezentat intern ca o „întruchipare fizică” a modelului de inteligență artificială Muse, iar ținta de utilizare menționată este executarea de sarcini casnice. Ce se știe despre prototipul „Max” Conform detaliilor publicate, robotul a fost dezvoltat în trei luni și are următoarele caracteristici: înălțime: aproape 5 feet (aprox. 1,5 metri); greutate: aproximativ 106 pounds (aprox. 48,1 kilograme); platformă hardware: cip Nvidia Thor. Publicația notează că Mark Zuckerberg ar vedea acest robot ca pe „forma fizică” a modelului Muse și ca pe o bază pentru capabilități orientate spre activități domestice. Următorul pas: „Max 2”, dar fără calendar de lansare și fără plan de vânzare IT之家 mai scrie că Meta și Fourier ar fi început în septembrie dezvoltarea unei versiuni „Max 2”. Aceasta ar urma să includă o reproiectare a trunchiului și „alte upgrade-uri de rutină”. Deocamdată, cele două companii nu ar fi stabilit un termen de lansare și nici nu ar avea planuri să vândă prototipul, ceea ce sugerează că proiectul rămâne, cel puțin în această etapă, unul de cercetare și dezvoltare, nu un produs comercial. [...]
Anthropic renunță la interviurile clasice de programare , pe motiv că modelul său de inteligență artificială Claude rezolvă deja mai bine astfel de sarcini, iar testele nu mai spun nimic relevant despre candidați, potrivit TechRadar . Schimbarea indică o repoziționare operațională în recrutare: accentul se mută de la „scrie cod sub presiune” la „construiește eficient cu ajutorul IA”. Managerul de inginerie Felix Rieseberg, care are și rol de hiring manager la Anthropic, spune că a „îngropat” luna aceasta interviul tradițional de coding. Argumentul său este că, într-un moment în care Claude demonstrează o înțelegere superioară a programării, a pune candidații să rezolve probleme de codare nu mai relevă nimic „semnificativ” despre ei. De ce se schimbă interviurile: „IA codează mai bine decât oamenii” Rieseberg susține că testele de tip „provocare React” și-au pierdut utilitatea, făcând o paralelă: nu ar mai avea sens să ceri o astfel de probă, la fel cum nu mai are sens să „chestionez oamenii despre assembly”, în condițiile în care Claude ar fi mai bun la ambele. În locul probelor standardizate, el descrie o direcție în care candidații ar putea fi evaluați mai degrabă prin rezultate obținute cu IA: idei „radicale” și prototipuri construite rapid (de exemplu, într-un weekend) cu ajutorul instrumentelor de inteligență artificială, plus impactul concret al acestora. Ce caută acum Anthropic la juniori: impact și prototipuri, nu exerciții Mesajul pentru inginerii juniori, în logica lui Rieseberg, este să se concentreze pe a produce impact și pe a înțelege compania și oamenii din organizație, nu pe a „bifa” un test de programare. În paralel, managerul spune că nu renunță la recrutare, dar caută o metodă nouă de evaluare pentru candidații care „construiesc bine cu IA”. În practică, el afirmă că scanează CV-uri și portofolii pentru prototipuri care arată „gust” (judecată de produs), empatie și gândire bazată pe principii. Ce urmează: o perioadă de tranziție în evaluarea candidaților Rieseberg admite că nu a ajuns încă la o formulă completă pentru a intervieva oamenii în acest nou context, dar sugerează că nu este singurul manager care încearcă să definească interviul potrivit pentru era în care IA scrie cod. Pentru piața muncii din software, semnalul este că „interviul de coding” ar putea fi înlocuit treptat, cel puțin în unele companii, de evaluări centrate pe portofoliu, prototipare și capacitatea de a folosi IA în mod productiv. [...]
