Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Jensen Huang avertizează că China are „enorm” de multă putere de calcul nefolosită, inclusiv centre de date „complet goale, dar alimentate”, ceea ce ar putea accelera antrenarea unor modele avansate de inteligență artificială cu impact direct asupra securității cibernetice, potrivit TechRadar. CEO-ul Nvidia a făcut declarațiile într-un episod al podcastului Dwarkesh Patel.
Miza, în lectura lui Huang, este una operațională și de risc: capacitatea de calcul (compute) disponibilă — adică infrastructura hardware necesară pentru antrenarea modelelor de IA — ar permite Chinei să dezvolte rapid un model comparabil cu Claude Mythos, inițiativă recent anunțată de Anthropic, cu potențiale consecințe „îngrijorătoare” pentru securitatea cibernetică globală.
Huang spune că tipul de infrastructură pe care a fost antrenat Mythos este „abundent disponibil” în China și atrage atenția că „cipuri există în China”. În același context, el susține că există centre de date care „stau complet goale, complet alimentate”, folosind comparația:
„Au orașe fantomă, au și centre de date fantomă.”
Tot el afirmă că, dacă ar decide, China ar putea „grupa mai multe cipuri” pentru a crește rapid capacitatea efectiv utilizată și adaugă că abilitatea Chinei de a produce cipuri este „una dintre cele mai mari din lume”.
Declarațiile vin pe fondul atenției crescute pentru modele de IA orientate spre securitate. TechRadar notează că Mythos este o componentă-cheie a Project Glasswing, o inițiativă de securitate cibernetică condusă de Anthropic împreună cu lideri din tehnologie, care urmărește identificarea și remedierea vulnerabilităților din software critic.
În paralel, publicația amintește că OpenAI a prezentat GPT-5.4-Cyber, descris drept un „rival” al Mythos, destinat profesioniștilor din securitate pentru a detecta atacuri mai avansate.
Deși spune explicit că „vrem ca Statele Unite să câștige”, Huang argumentează că o abordare exclusiv adversarială poate fi contraproductivă și pledează pentru dialog între cercetători, inclusiv pentru a stabili limite de utilizare:
„Este esențial ca cercetătorii noștri în IA și cercetătorii lor în IA să vorbească.”
„Cred că a avea un dialog și un dialog de cercetare este probabil cel mai sigur lucru de făcut.”
În același timp, el nu neagă statutul de adversar, spunând că „victimizarea” și transformarea Chinei într-un inamic „probabil nu este cel mai bun răspuns”, dar adaugă: „Ei sunt un adversar.”
Materialul nu oferă cifre concrete despre dimensiunea capacității de calcul din China sau despre cât din aceasta este efectiv neutilizată; evaluarea este prezentată ca aprecierea lui Jensen Huang, în cadrul podcastului.
Recomandate
AWS își securizează din timp capacitatea de calcul pentru AI printr-un plan de a adăuga încă 2 milioane de procesoare grafice (GPU) Nvidia în infrastructura sa globală între 2027 și 2028, potrivit TechRadar . Mișcarea indică o accelerare a investițiilor în centre de date, pe fondul unei cereri pentru „accelerated computing” (calcul accelerat, adică folosirea GPU-urilor pentru sarcini AI) care, conform companiilor, a depășit așteptările. Planul vine după un angajament anterior de a adăuga peste un milion de cipuri începând din 2026, pe măsură ce cererea clienților a crescut mai repede decât estimările. Extinderea consolidează parteneriatul de lungă durată dintre Amazon Web Services (AWS) și Nvidia și sugerează că ambele companii mizează pe continuarea creșterii cheltuielilor pentru inteligență artificială. Ce include extinderea, dincolo de GPU-uri Pe lângă cele 2 milioane de GPU-uri, AWS și Nvidia își extind colaborarea și pe alte componente ale infrastructurii: introducerea unor noi procesoare „Vera-based” (CPU-uri) în cloud-ul Amazon, pentru aplicații AI mai solicitante; modernizări de rețea, inclusiv extinderea tehnologiei NVLink Fusion , împreună cu memorie cu lățime mare de bandă, pentru performanță mai bună în clustere mari; actualizări pentru serviciile de analiză ale Amazon folosind software-ul Nvidia cuDF, cu viteze de procesare „aproape de 3,7 ori” față de configurații standard și o îmbunătățire de „aprox. 30%” a raportului preț/performanță față de setări bazate doar pe cipuri standard; îmbunătățiri la căutarea vectorială (tehnică folosită frecvent în AI pentru a găsi similarități), unde construirea indexului ar fi de „aprox. 9 ori” mai rapidă când rulează pe GPU-uri. Separat, divizia de robotică a Amazon lucrează cu Nvidia la instrumente de simulare pentru a accelera antrenarea roboților de depozit de generație următoare. Componentă de securitate și sector public În plan este inclusă și o alocare dedicată pentru sectorul public: 100.000 de cipuri ar urma să fie rezervate pentru nevoi sensibile de calcul ale agențiilor guvernamentale și de apărare din SUA, potrivit materialului. Ce spun companiile și care este incertitudinea CEO-ul AWS, Matt Garman, a spus că utilizatorii vor „libertatea de a alege cele mai bune instrumente” pentru sarcinile AI și încrederea că acestea funcționează integrat, motiv pentru care AWS a investit împreună cu Nvidia în optimizări de la rețea și securitate până la implementare. La rândul său, Jensen Huang, CEO Nvidia, a afirmat că „cererea este înaintea fiecărei prognoze” și că parteneriatul se extinde „pe întregul stack” (GPU-uri, CPU-uri, rețelistică, modele deschise și software) pentru a face „agentic și physical AI” (AI care poate acționa autonom și AI integrată în sisteme fizice) scalabile în cloud. TechRadar notează însă și limita evidentă a unui astfel de pariu: dacă cererea reală va ține pasul cu planurile va deveni limpede abia după ce noua infrastructură va fi operațională. [...]
Un leak de cod pentru DLSS 5 riscă să împingă „neural rendering” în jocuri fără controlul Nvidia , cu efecte vizuale aplicate prin moduri neoficiale și cu penalizări vizibile de performanță, potrivit The Verge . Conform publicației, modderi testează o versiune neoficială a DLSS 5 (tehnologia Nvidia de upscaling și randare asistată de inteligență artificială) în titluri precum Skyrim , Cyberpunk 2077 , GTA V și altele, după ce cod asociat funcției a apărut într-un build de acces timpuriu al NBA 2K27 . Membri ai canalului de modding RenoDX de pe Discord ar fi extras fișierul de „Neural Rendering” și l-au aplicat inițial în Control , înainte ca experimentul să se extindă. Ce se schimbă în imagine și de ce e controversat În demonstrații video descrise de The Verge, ajustarea setărilor DLSS 5 poate modifica vizibil trăsăturile feței personajelor și iluminarea, cu rezultate care variază de la „mai multă definiție” la un aspect perceput de unii jucători ca un filtru artificial. În GTA: San Andreas , de exemplu, efectul pare să aplice un fel de „filtru” pe fața personajului CJ, să accentueze texturile și umbrele și să schimbe tonul iluminării pe măsură ce sunt mișcate anumite glisoare. Reacțiile sunt împărțite: unii consideră că filtrele îmbunătățesc imaginea, alții le critică drept „AI slop” și spun că rezultatul seamănă cu un filtru de „îmbunătățire” aplicat peste imagini, nu cu direcția artistică originală. Impact operațional: cost de performanță și consum de memorie video Dincolo de aspect, modderii spun că efectele au un cost. Un utilizator care a încercat mod-ul în Final Fantasy VII Rebirth susține că numărul de cadre pe secundă (FPS) i s-a înjumătățit și că schimbarea presetărilor consumă „o tonă” de memorie video (VRAM). Într-un alt exemplu, într-un clip din GTA V , FPS-ul ar scădea de la 90 la 29 în timpul ajustării setărilor. În plus, deși varianta neoficială ar fi rulat inițial pe plăci RTX din seria 50, ulterior ar fi fost pusă în funcțiune și pe RTX 4090 și RTX 4080, potrivit VideoCardz (citat de The Verge). Context: DLSS 5 urmează să fie lansat oficial în toamnă Nvidia a anunțat DLSS 5 în martie, ca tehnologie care folosește inteligență artificială pentru „iluminare și materiale fotorealiste” în timp real. Demonstrațiile inițiale au generat reacții negative, inclusiv critici că personajele capătă un aspect generic; CEO-ul Nvidia, Jensen Huang , a răspuns atunci că instrumentul „nu schimbă controlul artistic”. Lansarea oficială a DLSS 5 este programată pentru această toamnă. Pentru Nvidia, apariția unei versiuni neoficiale în mâinile comunității de modding ridică o problemă practică: tehnologia ajunge să fie judecată în public pe baza unor implementări necontrolate, cu rezultate vizuale și de performanță care pot varia puternic de la un joc la altul și de la un sistem la altul. [...]
NVIDIA Groq 3 LPX a intrat în producție de serie, iar miza este accelerarea inferenței AI pentru „agenți” care trebuie să genereze rapid volume mari de text și să răspundă cu latență foarte mică, potrivit NVIDIA News . Compania poziționează noul accelerator ca extensie a platformei Vera Rubin, cu accent pe creșterea ratei de generare a „tokenurilor” (unități de text procesate de modele) în sarcini sensibile la întârziere, precum programarea asistată de AI. În testele de tip benchmarking realizate de Artificial Analysis, Groq 3 LPX a atins un record de 3.400 tokenuri de ieșire pe secundă, rulând Gemma 4 31B, un model „agentic” open-source, cu un context de 100.000 de tokenuri. NVIDIA susține că acesta este cel mai rapid rezultat înregistrat pentru modelul respectiv și că platforma oferă o „responsivitate” de 4 ori mai mare decât cea mai apropiată alternativă pentru agenți și alte sarcini cu latență critică. De ce contează: inferența devine „motorul” economic, iar viteza de generare e diferențiatorul NVIDIA își construiește argumentul în jurul faptului că sistemele „agentice” pot parcurge sute sau mii de pași de inferență și pot produce volume mari de tokenuri, ceea ce face ca viteza de generare să fie esențială pentru ca agenții să „raționeze”, să acționeze și să finalizeze sarcini complexe în timp real. În această logică, Groq 3 LPX este proiectat să crească interactivitatea platformei Vera Rubin NVL72 — adică ritmul în care sunt generate tokenurile pentru un utilizator individual, care determină cât de repede poate avansa agentul prin pașii unei sarcini. Într-o declarație inclusă în material, Jensen Huang, CEO-ul NVIDIA, leagă direct această direcție de cererea globală în creștere pentru capacitate de calcul AI și de rolul inferenței în extinderea utilizării modelelor lingvistice la scară. „Inferența este motorul de creștere al AI. (...) Vera Rubin (...) avansează frontiera performanței cu LPX pentru generare ultrarapidă de tokenuri.” Primii adoptatori: Nebius intră primul, Groq urmează Pe partea operațională, NVIDIA indică un prim val de adopție în zona de cloud AI. Nebius este prezentată drept prima companie de cloud AI care adoptă NVIDIA Groq 3 LPX și intenționează să îl aducă în Nebius Token Factory , platforma sa de inferență în producție, pentru a oferi dezvoltatorilor acces la viteze ridicate de generare a tokenurilor pentru aplicații „agentice”. Danila Shtan, CTO al Nebius, pune accent pe faptul că implementarea ar urma să fie disponibilă prin același API folosit deja de dezvoltatori, fără migrare la un „stack” (set de tehnologii) nou. „(...) facem ca fiecare pas din bucla unui agent să pară instant — prin același API pe care dezvoltatorii îl folosesc deja, fără migrare la un nou stack.” NVIDIA mai precizează că, după Nebius, furnizorul de cloud de inferență Groq plănuiește să fie printre cei mai timpurii adoptatori ai platformei. Context tehnic: cum se leagă Groq 3 LPX de platforma Vera Rubin Groq 3 LPX este descris ca un accelerator interactiv de inferență, construit pentru două provocări specifice „agentic AI”: procesarea eficientă a unor volume foarte mari de context; generarea de tokenuri cu latență extrem de redusă. În plus, NVIDIA plasează produsul în arhitectura mai largă a platformei Vera Rubin NVL72, menționând o abordare de „codesign” (proiectare integrată hardware-software) la nivel de rack și enumerând componente precum BlueField-4 DPU, rack-uri cu CPU Vera, stocare Vera BlueField-4 STX și rețelistică Spectrum-6 SPX Ethernet, cu obiectivul de a optimiza sisteme multi-agent pentru „throughput per watt” ridicat și inferență cu latență mică. [...]
AWS își extinde masiv capacitatea de calcul pentru AI printr-un plan de a adăuga 2 milioane de GPU-uri NVIDIA în 2027–2028 , într-o mișcare care vizează direct blocajul de infrastructură pe fondul trecerii accelerate a clienților de la proiecte-pilot la producție, potrivit NVIDIA News . Extinderea face parte dintr-o colaborare mai amplă AWS–NVIDIA, care acoperă nu doar GPU-uri, ci și procesoare, rețelistică, modele deschise și tehnologii pentru robotică. Planul vine după ce AWS a anunțat la NVIDIA GTC 2026 intenția de a adăuga peste 1 milion de GPU-uri începând din 2026, însă cererea ar fi depășit estimările inițiale. Conform sursei, noile livrări ar include GPU-uri din generațiile NVIDIA Blackwell Ultra, Rubin și Rubin Ultra, integrate în infrastructura globală AWS, inclusiv în „fabrici de AI” (centre de date optimizate pentru antrenarea și rularea modelelor). Ce se schimbă operațional: mai multă capacitate și integrare pe „întregul stack” AI Dincolo de volum, colaborarea urmărește să reducă fricțiunile de implementare pentru clienți, prin integrarea mai strânsă între componentele NVIDIA și serviciile AWS. În lista de inițiative menționate se regăsesc: implementarea a 2 milioane de GPU-uri NVIDIA suplimentare în infrastructura AWS în 2027–2028 ; aducerea pe AWS a infrastructurii bazate pe NVIDIA Vera (CPU), ca opțiune pentru sarcini de tip „agentic AI” (sisteme care pot planifica și executa acțiuni în lanț, nu doar genera răspunsuri); extinderea NVLink Fusion și colaborarea pe o memorie cu lățime mare de bandă, NVHBM (high-bandwidth memory personalizată), în contextul interoperabilității cu cipurile Trainium ale AWS; integrarea platformei NVIDIA cu AWS Nitro System și Elastic Fabric Adapter (EFA) , pentru securitate, fiabilitate și conectivitate în clustere mari; continuarea suportului pentru modelele deschise NVIDIA Nemotron în Amazon Bedrock și Amazon SageMaker; accelerarea procesării de date și a indexării vectoriale (operațiuni-cheie pentru căutare semantică și aplicații cu baze de date vectoriale) pe Amazon EMR și Amazon OpenSearch, cu biblioteci NVIDIA. Performanță și cost: ce cifre invocă AWS și NVIDIA Sursa indică mai multe repere de performanță, relevante pentru companiile care urmăresc costul de rulare (inferență) și viteza de procesare: pentru instanțele Amazon EC2 G7 , AWS menționează 4,6 ori performanță mai mare la inferență AI și 2,1 ori performanță grafică față de generația G6; AWS afirmă că este primul furnizor major de cloud care oferă instanțe accelerate de RTX PRO 4500 Blackwell ; pentru procesarea de date pe Amazon EMR cu instanțe G7 și biblioteca NVIDIA cuDF , colaborarea ar livra până la 3,7 ori procesare mai rapidă și o îmbunătățire de 30% a raportului preț/performanță față de configurații bazate pe CPU; pentru indexarea vectorială accelerată pe GPU în Amazon OpenSearch Service, este menționată o viteză de până la 9 ori mai mare, la un sfert din cost , prin mutarea construcției indexului pe GPU-uri dedicate. Componenta guvernamentală: „fabrici de AI” pentru SUA și 100.000 de GPU-uri Un element distinct al planului este orientarea către sectorul public american: AWS și NVIDIA spun că vor construi „fabrici de AI” pentru guvernul SUA și au în plan livrarea a 100.000 de GPU-uri pe infrastructură AWS securizată, pentru sarcini federale și de securitate națională. Sursa menționează rularea de sarcini clasificate la Impact Level 6 (IL6) și peste . De ce contează În termeni de piață, anunțul semnalează că AWS mizează pe extinderea agresivă a ofertei de calcul accelerat pentru a susține valul de cerere pentru AI „agentic” și „fizic” (robotică), într-un moment în care capacitatea de GPU a devenit un factor limitativ pentru multe organizații. În același timp, accentul pe integrare (Nitro/EFA, modele, pipeline-uri de date, rețelistică) sugerează o competiție care nu se mai poartă doar la nivel de „câte GPU-uri ai”, ci și la cât de repede pot clienții să treacă în producție și să opereze la scară, cu costuri controlabile. [...]
China accelerează automatizarea industrială, iar ritmul ar putea redesena piața muncii potrivit Digi24 , care citează o analiză BBC despre extinderea rapidă a roboților în fabrici și despre riscul ca milioane de angajați din manufactură să fie înlocuiți, pe fondul îmbătrânirii populației și al presiunii de a menține competitivitatea. China are deja peste două milioane de roboți în unitățile de producție, cel mai mare număr la nivel global, iar peste jumătate dintre roboții industriali din lume sunt produși în prezent în China, conform materialului. Beijingul investește 20 de miliarde de dolari (aprox. 92 miliarde lei) pentru a ajunge în fruntea cursei tehnologice, într-un plan asociat cu strategia lui Xi Jinping privind „noile forțe productive”. De ce contează: automatizarea poate acoperi deficitul de forță de muncă, dar lovește direct în salariile din industrie Miza este una de echilibru economic și social. Pe de o parte, autoritățile vor să compenseze scăderea populației active: până în 2035, peste o treime dintre locuitorii Chinei ar urma să aibă peste 60 de ani, potrivit estimărilor oficiale citate. Pe de altă parte, aproximativ 120 de milioane de oameni lucrează încă în sectorul manufacturier, iar o automatizare prea rapidă ar putea genera pierderi masive de locuri de muncă. În paralel, materialul plasează această tranziție într-un context economic dificil pentru China, cu probleme precum criza prelungită din imobiliare, datoriile administrațiilor locale și un consum intern slab. Cum arată „revoluția tăcută” în fabrici: roboți 24/7 și linii aproape complet automatizate În fabrici, accentul nu este pe roboți umanoizi „de spectacol”, ci pe roboți industriali care sudează, vopsesc, ridică, asamblează și pot lucra fără pauze. Un exemplu este compania CRP Technology, care produce brațe robotice adaptabile pentru sarcini din auto, electronice sau turbine eoliene și susține că un singur braț poate fi programat să execute peste 90% dintre sarcinile repetitive. În industria auto, vicepreședintele producătorului de vehicule electrice Leapmotor , Cao Li, explică faptul că mașinile pot lucra 24 de ore pe zi, dar necesită întreținere și verificări periodice. Totuși, el spune că în secțiile de presare, sudare și vopsire compania a ajuns „practic, la o automatizare de 100%” și admite că eliminarea unor roluri umane de pe linie este „absolut posibilă” și ar putea veni „relativ repede”. „Este absolut posibil. Și s-ar putea întâmpla relativ repede. În secțiile de presare, sudare și vopsire am ajuns deja, practic, la o automatizare de 100%.” Avantaj competitiv și următoarea etapă: integrarea inteligenței artificiale în milioane de mașini Un avantaj major al Chinei, în competiția cu SUA, este baza industrială internă: componentele necesare pentru construirea roboților pot fi găsite rapid în țară. Dr. Susanne Bieller, secretar general al Federației Internaționale de Robotică, descrie această capacitate ca pe un ecosistem care scurtează drastic timpii de aprovizionare. Materialul notează și o diferență de poziționare: China ar excela la „corpul” robotului, în timp ce SUA ar conduce la „creier” — sistemele de inteligență artificială care programează mașinile. Totuși, sunt menționate companii chineze precum DeepSeek și Moonshot, care susțin că pot concura cu firmele americane, iar abordarea „open-source” (cod pus la dispoziția altora) ar fi accelerat recuperarea decalajului, în pofida restricțiilor SUA la exporturile de cipuri avansate. Ce urmează: presiune pe recalificare și pe tranziția din școli către industrie Pe lângă fabrici, China investește în școli tehnice pentru a pregăti o nouă generație de ingineri familiarizați cu inteligența artificială și robotica, inclusiv în zone sensibile precum procesarea pământurilor rare. În același timp, investițiile sunt prezentate și ca o posibilă supapă pentru șomajul în rândul tinerilor, unde „unul din cinci” întâmpină dificultăți în găsirea unui loc de muncă, potrivit articolului. Concluzia implicită a materialului: succesul economic al automatizării depinde de ritm — suficient de rapid pentru a acoperi deficitul de forță de muncă, dar nu atât de abrupt încât să destabilizeze piața muncii din manufactură, unde dependența de salarii rămâne masivă. [...]
Huawei a ofertat să construiască centrele de date pentru AI ale Egiptului, iar SUA încearcă să blocheze proiectul printr-un consorțiu rival , într-un episod care transformă o licitație tehnologică într-un test de reglementare și influență geopolitică, potrivit The Next Web . Oferta Huawei vizează livrarea a 1.408 cipuri Ascend din seria 950 pentru un „cloud” de antrenare AI și încă 600 de cipuri (aceeași serie sau modelul mai vechi 910B) pentru două clustere de inferență (rulare a modelelor). Compania propune un calendar de construcție de 12 luni. Informațiile au fost relatate de Bloomberg , pe baza unor persoane familiarizate cu discuțiile și a unor documente consultate. De ce contează: licențele SUA pot decide proiectul Miza imediată nu este volumul livrărilor, ci cadrul de control al exporturilor. Conform materialului, transporturile de cipuri AI către Egipt au nevoie de aprobarea SUA din 2023, iar Egiptul este unul dintre aproximativ 40 de state aflate în această categorie. Asta oferă Washingtonului pârghie prin procesul de licențiere. În paralel, SUA au transmis că utilizarea anumitor acceleratoare Huawei fără aprobare poate atrage sancțiuni legale. Nu este clar dacă oficialii americani au ridicat explicit această problemă în discuțiile cu Cairo. Răspunsul Washingtonului: consorțiu cu Nvidia, AMD și Microsoft După ce administrația Trump ar fi aflat de propunerea Huawei, Departamentul de Stat a contactat Nvidia, AMD și Microsoft pentru o contraofertă. Microsoft a refuzat să comenteze, iar Nvidia și AMD nu au răspuns solicitărilor, potrivit aceleiași surse. Un purtător de cuvânt al Departamentului de Stat a declarat că SUA discută cu „zeci de țări” despre „leadership-ul tehnologic” american în AI și că sunt „pregătite să colaboreze” în moduri care „respectă suveranitatea”. Bloomberg notează însă că nu este clar ce ar include propunerea americană și nici dacă Washingtonul ar impune restricții privind utilizările tehnologiei livrate. Ce include oferta Huawei: parteneriat cu iFlytek și aplicații de supraveghere Documentele descrise în material indică un parteneriat cu iFlytek, companie chineză de recunoaștere vocală și supraveghere; atât Huawei, cât și iFlytek sunt pe lista neagră a SUA din 2019. Oferta ar include: recunoaștere de vehicule și persoane, corelată cu o bază națională de date a populației; „situațional awareness” (monitorizare operațională), descrisă ca „o vedere panoramică a orașului pe un singur ecran”. Prezentarea ar avea 102 pagini, iar pe un slide apar exemple pentru „aplicații video de bază” cu însemnele Ministerului chinez al Securității Publice. Huawei a refuzat să comenteze, iar iFlytek nu a răspuns; Ministerul de Externe al Egiptului nu a răspuns întrebărilor Bloomberg. Context: Egiptul între China și SUA, cu o strategie AI ambițioasă Egiptul are peste 100 de milioane de locuitori și și-a intensificat relațiile cu China, inclusiv în comerț și exerciții militare. Xi Jinping urmează să viziteze țara săptămâna viitoare, prima vizită în peste un deceniu. A doua strategie națională de AI a Egiptului țintește o contribuție de 7,7% la PIB până în 2030, dar țara nu produce cipuri, ceea ce o lasă, practic, între furnizori americani și chinezi. În același timp, materialul notează că firmele americane de infrastructură nu au tratat istoric Egiptul ca piață, în timp ce Huawei este prezentă acolo de decenii. Ce urmează Egiptul nu a indicat ce ofertă preferă și nu există o dată confirmată pentru decizie. Bloomberg apreciază că licitația ar putea fi prima competiție directă SUA–China pentru un proiect guvernamental de AI. Un element-cheie de urmărit este dacă un consorțiu american se materializează înainte de vizita lui Xi, întrucât nu există confirmări că Nvidia, AMD sau Microsoft au acceptat să participe. [...]
