Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Blocajele de reglementare care țin pe loc livrările Nvidia H200 către China pot accelera transferul de cotă de piață către Huawei, într-o piață locală de cipuri pentru inteligență artificială estimată să ajungă la 67 miliarde dolari (aprox. 308 miliarde lei) până în 2030, potrivit unei analize Tom's Hardware, care citează un reportaj Financial Times și estimări Morgan Stanley.
Potrivit Financial Times (link în sursă), Huawei este „pe drumul” de a capta cea mai mare cotă din piața chineză de cipuri AI chiar din acest an, pe fondul cererii în creștere din partea companiilor chineze pentru alternative interne la Nvidia. Contextul: operațiunile Nvidia din China, care ar fi reprezentat anterior până la 25% din veniturile diviziei de centre de date, sunt afectate de restricții la export și bariere de reglementare impuse atât de SUA, cât și de China, pe fondul tensiunilor comerciale și tehnologice.
Tom’s Hardware notează că Jensen Huang, CEO-ul Nvidia, a confirmat în martie 2026 că firma a primit licențe din SUA pentru a vinde cipuri AI H200 către China și că a repornit producția pentru a acoperi cererea. Totuși, deși compania ar fi obținut aprobarea SUA și comenzi de la clienți chinezi, livrările au întâmpinat obstacole, cu posibile întârzieri legate de reglementările chineze de import.
Financial Times susține că Beijingul ar fi instruit companiile chineze de tehnologie să limiteze utilizarea cipurilor Nvidia la operațiunile lor din afara țării, în timp ce sprijină producția internă. În paralel, autoritățile americane cer ca toate cipurile Nvidia comandate de clienți chinezi să fie folosite doar în China. Rezultatul, potrivit materialului: un blocaj la nivelul procedurilor vamale pentru H200, pe fondul acestor cerințe care se bat cap în cap.
Deși cipurile Nvidia rămân mai avansate, Huawei ar urmări o strategie diferită: țintește segmentul de „inference” (calculul folosit de modelele AI pentru a genera răspunsuri și a executa sarcini după finalizarea antrenării), descris ca fiind în creștere rapidă.
Conform Financial Times, Huawei și-a poziționat procesoarele 950PR drept opțiunea preferată pentru companiile locale care rulează sarcini de inference. Argumentul Huawei, redat în articol: pe măsură ce asistenții AI și agenții autonomi devin mai răspândiți, inference ar urma să devină cea mai mare sursă de cerere pentru putere de calcul AI. Pentru că aceste sarcini sunt, în general, mai puțin solicitante decât antrenarea modelelor foarte mari, Huawei poate rămâne competitivă chiar dacă performanța brută a cipurilor este mai slabă.
Pentru a compensa, compania ar lega un număr mare de cipuri folosind tehnologie proprie de rețelistică, construind clustere (grupuri de servere/cipuri care lucrează împreună) pentru a crește performanța la nivel de sistem.
Un exemplu invocat: DeepSeek ar fi folosit cipul Huawei 950PR pentru inference, deși cel mai recent model v4 ar fi fost antrenat pe cipuri Nvidia, potrivit confirmării companiei menționate în articol.
Estimările Morgan Stanley citate indică o schimbare structurală: piața de cipuri AI din China ar putea ajunge la circa 67 miliarde dolari (aprox. 308 miliarde lei) până în 2030, iar companiile locale ar urma să acopere aproximativ 86% din cerere. Tot Morgan Stanley estimează că furnizorii chinezi ar putea reprezenta, singuri, circa 21 miliarde dolari (aprox. 97 miliarde lei) din piață chiar în acest an.
În paralel, Huawei își sprijină planurile de creștere pe capacitatea de producție internă: majoritatea cipurilor sale AI sunt fabricate de SMIC, iar compania ar plănui să adauge încă două fabrici dedicate în acest an. Dacă își crește producția cu succes, prognoza inițială de venituri ar putea fi depășită, potrivit articolului.
Chiar și cu presiunea de reglementare, Nvidia păstrează avantaje importante, în special ecosistemul software. Tom’s Hardware arată că, deși Huawei dezvoltă platforma Cann ca alternativă internă la CUDA (platforma software Nvidia folosită pe scară largă), dezvoltatorii spun că aceasta rămâne în urmă la capitolele ușurință de utilizare și maturitate. Costurile operaționale și complexitatea de dezvoltare pot crește pentru clienți, ceea ce ajută Nvidia să își mențină influența globală.
În China, însă, „prinderea” Nvidia s-a slăbit după ce Washingtonul a blocat anul trecut vânzările H20 (un procesor modificat pentru piața chineză, conform cerințelor de export), iar compania ar avea dificultăți în a găsi un produs care să respecte simultan regulile americane și cerințele de reglementare chineze.
„Ziua în care DeepSeek apare mai întâi pe Huawei este un rezultat groaznic pentru națiunea noastră – ar putea duce la un scenariu în care modelele AI din întreaga lume sunt dezvoltate și rulează cel mai bine pe hardware non-american”, a spus Jensen Huang, într-un interviu recent citat de articol.
În lipsa unei deblocări rapide a livrărilor H200 și a unei soluții stabile de conformare pe ambele maluri, riscul operațional pentru Nvidia este ca piața chineză să se reorienteze accelerat către furnizori locali, cu efect direct asupra veniturilor și a influenței ecosistemului său în a doua cea mai mare economie a lumii.
Recomandate
Comisia Europeană a deschis licitația pentru până la șapte „gigafabrici” de inteligență artificială, dar finanțarea publică este încă în mare parte neasigurată , ceea ce pune sub semnul întrebării calendarul și capacitatea UE de a recupera rapid decalajul față de SUA și China, potrivit The Next Web . Inițiativa este prezentată ca un efort de circa 30 miliarde euro, construit pe un parteneriat public-privat: aproximativ 10 miliarde euro ar urma să vină de la Bruxelles și statele membre, iar restul de 20 miliarde euro de la investitori privați, pe ideea că banii publici pot „atrage” capitalul necesar proiectelor. Ce se cumpără, concret: putere de calcul la scară mare Fiecare „gigafabrică” ar urma să găzduiască cel puțin 100.000 de cipuri avansate pentru AI, ceea ce ar face-o de circa patru ori mai puternică decât cele mai mari centre de date care operează în prezent în UE. Împreună, cele până la șapte unități ar urma să dubleze (și chiar să depășească) capacitatea de calcul pentru AI a blocului comunitar. Comisia diferențiază aceste proiecte de rețeaua existentă de 19 „fabrici AI” mai mici, atașate supercomputerelor europene: noile amplasamente sunt gândite „cu un ordin de mărime” mai mari, pentru antrenarea modelelor de vârf (frontier models) pe care, în prezent, doar câteva laboratoare din SUA și China și le permit. Miza economică: UE încearcă să reducă dependența de „compute” închiriat Rațiunea proiectului este una competitivă: companiile europene ajung să închirieze putere de calcul (compute) de la furnizori americani de cloud, în timp ce SUA și China investesc masiv în infrastructură. Henna Virkkunen, responsabilă în Comisie pentru „suveranitatea tehnologică”, numește această scară de calcul „o necesitate strategică”. Interesul de piață există: o rundă anterioară de exprimare a interesului a strâns 76 de răspunsuri din partea unor consorții din Europa, iar zece țări – inclusiv Germania, Franța, Italia, Spania și Polonia – s-au poziționat ca potențiale gazde. Franța a semnalat deja că ar putea merge pe cont propriu. Problema-cheie: banii publici sunt, deocamdată, mai mult „intenție” Deși proiectul este prezentat ca având o componentă publică de circa 10 miliarde euro, doar aproximativ 1 miliard euro din partea Bruxelles-ului este efectiv angajat, restul depinzând de următorul buget multianual al UE (Multiannual Financial Framework), care nu este încă agreat. Un oficial de rang înalt a spus explicit că suma este o „cea mai bună estimare” a ceea ce ar putea fi disponibil, nu bani deja alocați: „Nu putem anticipa deciziile privind următorul MFF.” Această incertitudine intră în conflict cu un calendar ambițios: construcția ar trebui să înceapă la începutul lui 2027, iar primele „gigafabrici” să devină operaționale la mijlocul lui 2028. Riscuri operaționale: întârzieri, energie scumpă și dependență de cipuri americane Planul a fost lansat inițial la începutul lui 2025 și „a alunecat” de mai multe ori, ceea ce sugerează prudență în privința termenelor. În plus, există două constrângeri structurale: Lanțul de aprovizionare cu cipuri : cipurile ar urma să vină în principal de la Nvidia, AMD și Qualcomm – companii americane – ceea ce complică mesajul de „independență”. Costul energiei : electricitatea în Europa este de două până la trei ori mai scumpă decât în SUA sau China, iar alimentarea centrelor de date este deja un factor limitativ. Criticii citați de publicație pun sub semnul întrebării modelul, argumentând că închirierea unei capacități „suverane” construită pe hardware străin poate crea doar o aparență de independență și că decalajul real al Europei este la nivel de cipuri și modele, nu de clădiri. Comisia susține, însă, că infrastructura este un început: finanțatorii publici ar urma să primească o cotă proporțională din puterea de calcul pentru cercetare și proiecte publice, iar pariul este că infrastructura va atrage ulterior talent, startup-uri și, în timp, investiții în producția de cipuri. În acest moment, licitația este deschisă, dar „pachetul” de 30 miliarde euro rămâne în bună măsură o ambiție: UE a anunțat ținta, însă a securizat până acum doar o fracțiune din finanțarea publică necesară. [...]
China încearcă să câștige influență în stabilirea standardelor globale de guvernanță AI , folosind impulsul creat de deschiderea (open-source) a modelului „ Kimi K3 ”, într-un context în care reguli internaționale unitare pentru distilarea modelelor, drepturi de proprietate intelectuală și trasabilitatea datelor de antrenare încă lipsesc, potrivit CNMO , care citează o analiză a ZDNET Korea. Miza este una de reglementare și de putere instituțională: dacă un set de practici și criterii tehnice ajunge să fie acceptat ca „standard” în arbitraje, dispute comerciale și evaluări de siguranță, țara care le-a împins în față își poate extinde influența asupra modului în care sunt construite și folosite sistemele AI la nivel internațional. De ce contează: distilarea modelelor rămâne zona cea mai disputată Analiza citată indică drept cel mai controversat domeniu „distilarea” (o tehnică prin care ieșirile unui model AI performant sunt folosite pentru a antrena un model mai mic și mai eficient). Disputa nu este doar tehnică, ci și juridică și comercială: unde se termină utilizarea legitimă a rezultatelor unui model concurent și unde începe încălcarea drepturilor asupra „rezultatelor” acelui model; dacă un model obținut prin distilare poate fi considerat „tehnologie proprie”; diferențe de poziție între companii și guverne privind limitele acceptabile ale acestei practici. În plus, nu există încă o metodă tehnică acceptată pe scară largă pentru a verifica dacă un model a fost antrenat prin distilare. Dacă dezvoltatorul nu publică procesul de antrenare și compoziția datelor, devine dificil de urmărit originea tehnologică, iar la nivel global nu există un standard unic de evaluare. Ce propun instituțiile din China: trasabilitate și „sisteme de verificare” înaintea regulilor finale Shanghai Zhangjiang Platform Economy Research Institute recomandă dezvoltarea de tehnologii care să permită trasabilitatea (urmărirea) sursei modelului și a datelor de antrenare și folosirea lor atât în soluționarea disputelor internaționale, cât și în munca de standardizare. Instituția susține că, atâta timp cât nu sunt clarificate: aria de licențiere permisă pentru distilare, proprietatea asupra rezultatelor AI, criteriile de stabilire a originii tehnice, ar trebui prioritizată construirea unui sistem de verificare. Efectul urmărit: extinderea influenței prin licențe, evaluări de siguranță și verificarea originii Potrivit analizei citate, promovarea accelerată a normelor ar avea ca obiectiv și sprijinirea exportului „modelului” chinez prin influență instituțională. Pe măsură ce tot mai mulți dezvoltatori și companii folosesc modele mari open-source din China, stabilirea timpurie a unor standarde privind licențierea, evaluarea de siguranță și verificarea originii tehnice ar putea crește ponderea Chinei în discuțiile internaționale despre guvernanța AI și ar muta competiția dincolo de performanța tehnică, către regulile sistemului. Un punct de vedere din industrie, redat de sursă, sintetizează logica acestei curse: „În competiția globală pentru guvernanța inteligenței artificiale, cine poate acționa primul și poate stabili reguli mai complete va deține controlul. Competiția de a transforma realizările tehnologice naționale în sisteme și standarde acceptate internațional va deveni tot mai intensă.” [...]
Huawei extinde monetizarea asistentului AI „ Xiaoyi Claw ” printr-o ofertă de intrare: 7 zile gratuite la abonamentul lunar , disponibilă pentru utilizatorii noi de HarmonyOS 6 și versiuni ulterioare, potrivit IT之家 . Campania vizează telefoane și tablete care își actualizează aplicația Xiaoyi la versiunea 11.6.6.300 și urmărește să crească adopția serviciului pe bază de abonament. Pentru a activa beneficiul, utilizatorii pot rosti comanda „Xiaoyi Claw新人福利” după trezirea asistentului sau pot apăsa butonul „Xiaoyi Claw 免费体验” din partea de jos a paginii principale de conversație. Oferta se aplică doar celor care fac pentru prima dată un abonament „lunar recurent” (plată lunară cu reînnoire automată), iar în perioada de gratuitate utilizatorii primesc și 500 de „puncte AI” (credit intern pentru funcții/consum AI, conform descrierii din material). Ce se schimbă operațional pentru utilizatori Condițiile de eligibilitate și pașii sunt legați direct de versiuni software, ceea ce indică o implementare controlată prin actualizări: dispozitiv cu HarmonyOS 6 sau mai nou; aplicația Xiaoyi actualizată la 11.6.6.300; activarea ofertei din interfața asistentului (comandă vocală sau buton dedicat); valabilă pentru utilizatori noi care se abonează prima dată la planul lunar recurent. Context: îmbunătățiri de produs și extinderea „Skills” Huawei susține că, odată cu actualizările, Xiaoyi Claw a primit optimizări la funcții precum generarea de prezentări (PPT), capabilități de programare, creație de imagini și „întârzierea” (latența) la comprimarea contextului, cu efecte asupra stabilității și execuției sarcinilor. În paralel, compania poziționează asistentul ca un AI „de tip companion” construit pe capabilități specifice HarmonyOS („Skills”), cu un magazin de abilități care se extinde. În material sunt menționate atât „Skills” exclusive HarmonyOS, gata de utilizare, cât și selecții de „Skills” de la parteneri, pentru zone precum realizarea de PPT, analiză financiară, cercetare aprofundată, lectură de informații, verificări de tip due diligence pentru companii și servicii de viață cotidiană. Publicația nu precizează durata campaniei sau prețul abonamentului după perioada gratuită. [...]
Marina SUA va folosi un supercomputer Nvidia DGX GB300 pentru a pregăti ofițeri să evalueze limitele și riscurile IA , după ce compania a donat sistemul către Naval Postgraduate School din Monterey, potrivit The Next Web . Miza operațională nu este doar creșterea capacității de calcul, ci formarea unor decidenți care să nu „aibă încredere oarbă” în modele și să știe când tehnologia nu trebuie folosită. Sistemul, descris ca primul supercomputer IA de acest tip din armata americană, rulează pe generația Blackwell Ultra — aceeași linie de cipuri pe care SUA interzice să o vândă către firme chineze. În acest caz, Nvidia a oferit echipamentul gratuit, printr-o donație către fundația școlii, notează publicația, citând o relatare Nextgov . Ce include sistemul și cum va fi folosit DGX GB300 este prezentat ca un sistem integrat (nu un centru de date), care se poate conecta la infrastructura existentă de energie și apă a campusului. Configurația menționată în articol include: 36 procesoare Grace (CPU); 72 plăci grafice Blackwell Ultra (GPU), conectate pentru procesare paralelă. Școala spune că îl va utiliza pentru instruire și aplicații în domenii precum modelare meteo și oceanografică, cercetare operațională, securitate cibernetică și planificare de reziliență. La punerea în funcțiune au contribuit și companii precum Vertiv, DDN și VAST Data. De ce contează: accent pe „judecată”, nu pe „putere de foc” În articol, Naval Postgraduate School își definește explicit obiectivul ca fiind educarea viitorilor lideri militari să înțeleagă suficient de bine aceste tehnologii încât să le poată evalua limitele și să le aplice „etic” și „responsabil”. Căpitanul Michael Owen, vice-provost al Marinei, este citat astfel: „Întrebarea nu este dacă aceste tehnologii vor exista, ci dacă viitorii lideri militari le înțeleg suficient de bine încât să le evalueze limitările, să le aplice etic și să le folosească responsabil.” Dincolo de utilizările academice, donația are și o componentă strategică: un cip considerat prea sensibil pentru export către China ajunge instrument de instruire pentru ofițeri americani, iar Nvidia își expune, în același timp, hardware-ul orientat către zona militară. Context: parteneriat început în 2024 Supercomputerul se bazează pe un acord de cercetare între Nvidia și școală, semnat în decembrie 2024. Potrivit articolului, colaborarea a dus deja la un AI Tech Center în 2025, echipat cu cipuri Blackwell, dispozitive Jetson și platforma de simulare Omniverse. În ansamblu, mesajul instituției este că valoarea principală a noii infrastructuri nu stă doar în capacitatea de calcul, ci în antrenarea discernământului: când și în ce condiții cele mai avansate sisteme de IA nu ar trebui considerate de încredere. [...]
Jensen Huang susține că panica privind dispariția masivă a locurilor de muncă din cauza AI este „o prostie totală” și avertizează că riscul real pentru angajați vine din competiția cu cei care folosesc deja aceste instrumente, potrivit The Next Web . Într-un interviu amplu acordat Axios, șeful Nvidia a respins două idei pe care le vede drept exagerări: că inteligența artificială „va pune capăt omenirii” și că va elimina jumătate dintre joburile din SUA. Huang spune că „toate dovezile” indică „exact opusul”, însă argumentul lui nu este că munca nu se schimbă, ci că oamenii confundă „o sarcină” cu „un job”. „Sarcina” se automatizează, „jobul” se redefinește Huang folosește exemplul radiologilor: citirea scanărilor este o sarcină pe care AI o poate face în mare parte, dar jobul ar rămâne legat de reducerea suferinței și ghidarea pacienților. În aceeași logică, el admite că munca din call-center este „foarte probabil” să fie puternic automatizată, însă consideră că judecata și decizia rămân umane. Pentru a-și susține poziția, Huang invocă și câteva cifre (prezentate ca afirmații ale sale în interviu): numărul radiologilor ar fi în creștere cu aproximativ 20%, deoarece AI le permite să vadă mai mulți pacienți; numărul paralegalilor ar fi în creștere cu circa 10%; joburile din manufactură ar fi crescut cu aproximativ 50% în ultimii ani, pe fondul cursei pentru construirea de centre de date. Mesajul său, formulat direct, mută discuția de la „AI îți ia jobul” la competiția între oameni: „AI nu o să ne distrugă toate joburile. Cineva care folosește AI o să-ți ia jobul.” Miza pentru companii: productivitate și presiune pe recalificare Din perspectiva impactului economic și operațional, poziția lui Huang sugerează că firmele care integrează rapid AI pot obține un avantaj de productivitate, iar cele care întârzie riscă să piardă competitivitate. În același timp, angajații sunt împinși spre adaptare: dacă automatizarea „taie” sarcini, valoarea se mută către activități care cer decizie, relaționare și responsabilitate profesională. Țintă către „doomeri” și un avertisment pentru Washington Huang a criticat și narativele apocaliptice promovate, în opinia lui, de lideri din industrie care „petrec prea mult timp teoretizând” scenarii de tip science-fiction, pentru că „îi face să pară inteligenți”. El spune că discuțiile despre singularitate, simulare sau conștiință a mașinilor sunt „inventate” și că, deși e legitim „să avertizezi oamenii”, este „absolut nepotrivit să inventezi lucruri”. În relația cu factorii de decizie, Huang avertizează că politicienii pot „supra-corecta” dacă „cad în plasa acestor narațiuni”. În același registru, el le-ar fi recomandat administrației Trump să discute cu mulți oameni de știință, nu cu „unul sau doi”, și a respins ideea ca guvernul să ia o participație în Nvidia, pe care o consideră „inutilă”. Context: optimismul lui Huang și interesul Nvidia Huang își proiectează o viziune puternic optimistă: se așteaptă la „un trilion” de agenți AI care rulează simultan și spune că „momentul ChatGPT” pentru roboți a sosit deja, cu mașini utile posibil la 3–4 ani distanță. Acceptă că o bulă AI „va veni într-o zi”, dar „nu azi” și probabil nu în următorii cinci ani. The Next Web notează însă și interesul evident al Nvidia: mai mult AI înseamnă cerere mai mare pentru cipurile companiei. În plus, rivali precum Dario Amodei (Anthropic) ar prognoza contrariul în privința efectelor asupra joburilor. În acest cadru, distincția lui Huang între „sarcină” și „job” rămâne, totuși, nucleul argumentului: automatizarea schimbă munca, dar nu o anulează — iar riscul imediat este competiția cu cei care folosesc AI mai bine și mai repede. [...]
Gemini Spark primește integrare directă cu Chrome , ceea ce îi permite să folosească (cu acordul utilizatorului) conturile autentificate și parolele salvate pentru a automatiza sarcini pe web , potrivit Google Blog . Funcția vizează „comisioane” online mai complexe — de la programarea unor vizionări pentru apartamente salvate până la căutarea opțiunilor de zbor și inițierea procesului de rezervare — dar păstrează utilizatorul în control pentru acțiuni sensibile, precum plățile. Integrarea cu Chrome extinde capabilitățile de navigare ale Spark prin acces la sesiunea de autentificare din browser, ceea ce poate reduce pașii manuali în fluxuri care, în mod normal, cer completări repetate și logări. Google precizează că aceste acțiuni se fac „cu permisiunea” utilizatorului și că, pentru operațiuni sensibile, sarcina este returnată utilizatorului pentru confirmare și finalizare. Securitate și limitări de lansare Google menționează că noua funcționalitate este construită cu protecții împotriva unor amenințări precum „prompt injection” (o tehnică prin care un atacator încearcă să manipuleze instrucțiunile unui model de inteligență artificială pentru a-l determina să execute acțiuni nedorite). În același timp, compania subliniază că utilizatorul rămâne „în buclă” pentru decizii critice, în special cele legate de plăți. Capabilitățile de „auto browse” prin Chrome sunt, în primă fază, în curs de lansare în SUA, cu planuri de extindere în alte regiuni ulterior. Google nu oferă un calendar pentru extinderea internațională. Extinderea accesului: peste 160 de țări, pentru abonații Google AI Pro Separat de integrarea cu Chrome, Google anunță extinderea accesului la Spark pentru abonații Google AI Pro în „peste 160 de țări” suplimentare, începând de astăzi. Miza operațională este creșterea bazei de utilizatori care pot folosi Spark pentru automatizarea sarcinilor zilnice, însă articolul nu detaliază ce piețe sunt incluse sau dacă există diferențe de funcționalitate între regiuni. Pentru lista țărilor, Google indică o pagină de suport. [...]
