Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
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.
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).
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.
Recomandate
Anthropic își proiectează o expansiune masivă a cheltuielilor cu „puterea de calcul”, deși a raportat pe hârtie o pierdere netă de 80,7 miliarde de dolari (aprox. 371 miliarde lei) în prima jumătate din 2026 , arată un draft de prospect pentru IPO citat de CNMO . Miza pentru piață nu este atât pierderea contabilă, cât dimensiunea angajamentelor viitoare pentru infrastructură, care pot ajunge la 750 de miliarde de dolari (aprox. 3.450 miliarde lei) în următorii ani, potrivit documentului. Pierderea netă din S1 2026 este mult peste cea din perioada similară a anului trecut, când compania a raportat un minus de 13 miliarde de dolari (aprox. 60 miliarde lei). Totuși, prospectul separă explicit componenta care a „umflat” rezultatul: 72 de miliarde de dolari (aprox. 331 miliarde lei) din pierderea netă provin din cheltuieli contabile legate de variația valorii unor instrumente de finanțare, inclusiv obligațiuni convertibile. Acestea sunt prezentate ca provizioane/înregistrări contabile fără ieșire directă de numerar, deci nu echivalează automat cu o deteriorare similară a fluxului de cash din operațiuni. Pe partea operațională, compania susține o îmbunătățire a structurii financiare: în 2025, pierderea operațională a depășit 8 miliarde de dolari (aprox. 37 miliarde lei), iar în 2026 Anthropic afirmă că a trecut pe profit „ajustat” în trimestrul al doilea și a menținut profitabilitatea ajustată și în trimestrul al treilea, pentru al doilea trimestru consecutiv. În același set de informații, compania indică o marjă operațională ajustată de peste 11% și o marjă brută ajustată de 85% (indicatori „ajustați” înseamnă că exclud anumite elemente contabile/one-off, conform practicii uzuale, fără ca sursa să detalieze aici metodologia completă). Cheltuieli accelerate pentru infrastructură: 9 miliarde dolari în șase luni În paralel cu pierderea contabilă, prospectul descrie o creștere abruptă a cheltuielilor pentru capacitate de calcul și infrastructură. În prima jumătate din 2026, Anthropic ar fi cheltuit aproape 9 miliarde de dolari (aprox. 41 miliarde lei) pentru astfel de resurse, față de 2,3 miliarde de dolari (aprox. 11 miliarde lei) în S1 2025. Documentul mai notează că investiția din primele șase luni din 2026 depășește deja cheltuiala totală din 2025, de 7,3 miliarde de dolari (aprox. 34 miliarde lei). Angajamente pe termen lung: peste 600 miliarde dolari deja asumate Cifra de 750 miliarde de dolari este descrisă ca incluzând tranzacții încă în negociere. Separat, pentru cheltuieli deja asumate, prospectul indică angajamente de peste 600 miliarde de dolari (aprox. 2.760 miliarde lei) pentru acorduri legate de puterea de calcul în următorii zece ani, dintre care aproximativ 450 miliarde de dolari (aprox. 2.070 miliarde lei) ar reprezenta acorduri de cloud pentru anii 7–10, în mare parte neanulabile. Distribuția menționată în document include: aproximativ 111 miliarde dolari (aprox. 511 miliarde lei) pentru Google Cloud ; aproximativ 110 miliarde dolari (aprox. 506 miliarde lei) pentru Amazon AWS; aproximativ 31 miliarde dolari (aprox. 143 miliarde lei) pentru Microsoft; până la 86 miliarde dolari (aprox. 396 miliarde lei) pentru închirierea de cipuri Nvidia. Prospectul mai arată că Anthropic discută extinderea colaborării cu furnizorul britanic de cloud Nscale, vizând închirierea de resurse în campusul de centre de date Monarch din West Virginia, cu o capacitate suplimentară de circa 460 MW. În scenariul în care acordul se încheie, valoarea totală a angajamentelor contractuale cu Nscale ar urca la aproximativ 90 miliarde de dolari (aprox. 414 miliarde lei), conform aceleiași surse. [...]
OpenAI alocă 5 milioane de dolari (aprox. 23 milioane lei) pentru a finanța verificarea și dezvoltarea rezultatelor matematice generate de AI , într-o mișcare menită să reducă tensiunile din comunitatea academică după acuzații de plagiat legate de o problemă veche de aproape un secol, potrivit Antena 3 . Donația merge către fundația Simons , axată pe matematică, și vine după ce Asociația pentru Matematică Umană (AHM) a criticat compania de inteligență artificială pentru modul în care a comunicat „rezolvarea” unei probleme majore din matematică, în contextul în care au apărut suspiciuni că rezultatele s-ar fi bazat pe munca altor cercetători. De ce contează: bani pentru „audit” științific al rezultatelor produse de AI OpenAI spune că finanțarea are ca scop să „ajute matematicienii să examineze, să înțeleagă și să dezvolte rezultatele produse de inteligența artificială”, inclusiv rezultate publicate recent. Practic, compania încearcă să mute discuția din zona de dispută privind prioritatea științifică într-un cadru de evaluare și validare făcut de comunitatea de specialitate. În postarea de pe rețeaua X, OpenAI a transmis că vrea să sprijine transformarea progreselor din AI „într-o înțelegere umană mai profundă și în noi descoperiri”. Contextul acuzațiilor: Navier–Stokes și disputa privind prioritatea În septembrie, OpenAI a anunțat că un model AI nelansat încă ar fi rezolvat o problemă majoră legată de ecuațiile Navier–Stokes , asociate cu descrierea mișcării fluidelor pe baza celei de-a doua legi a lui Newton. Potrivit materialului, problema îi pune în dificultate pe matematicieni de aproape un secol. Conform TechCrunch, doi matematicieni au spus că erau aproape de un rezultat similar și au pus sub semnul întrebării dacă activitatea OpenAI s-a bazat pe munca lor. OpenAI a negat că ar fi văzut lucrările acestora. Unul dintre matematicieni, Levent Alpöge, lucrează la Anthropic și colabora în nume propriu. AHM a criticat public demersul OpenAI, afirmând că: „Matematicienii nu au cerut ca această muncă să fie făcută” și acuzând compania de „totală lipsă de respect față de normele cercetării științifice”. Cum vor fi folosiți banii și ce mai include pachetul de finanțare OpenAI precizează că cei 5 milioane de dolari vor finanța: „ateliere, conferințe și programe speciale”; acces la modelele OpenAI și la resurse de calcul pentru cercetătorii sprijiniți de fundația Simons. Inițiativa are, în total, finanțare și resurse de 15 milioane de dolari, oferite împreună de fundația Simons, Anthropic și OpenAI, potrivit articolului. [...]
Nvidia ia în calcul oprirea livrărilor de cipuri AI către clienții care dezvoltă sisteme nesigure , potrivit WinFuture – o poziție care poate schimba practic accesul la infrastructura de calcul pentru companiile ce construiesc produse de inteligență artificială, într-o piață în care cipurile Nvidia sunt esențiale. Jensen Huang a spus, într-o discuție la Londra cu Bloomberg, că scenariul este „ipotetic”, dar că răspunsul este „da” la întrebarea dacă Nvidia ar tăia aprovizionarea unui client care construiește AI nesigură. Înainte de o astfel de decizie, Huang afirmă că ar încerca mai întâi o discuție cu clientul și subliniază că Nvidia „nu poate controla companiile altora”, iar tehnologia sa are utilizări multiple, nu doar în aplicații cu risc. Precedent: liste de cumpărători aprobați și verificări mai dure în Asia Publicația notează că restricționarea accesului la produse Nvidia nu este doar teorie. Anul trecut, compania a introdus o listă de cumpărători aprobați în Singapore, Malaezia și Japonia, iar înăsprirea verificărilor a dus la pierderea aprobării pentru mai mult de jumătate dintre clienții care fuseseră anterior livrați în aceste piețe. „Dureri de creștere” și control intern pentru agenți AI Huang califică îngrijorările actuale privind siguranța drept „dureri de creștere” ale unei tehnologii noi și spune că o parte din temeri au fost generate chiar de industrie. Soluția pe care o indică este accelerarea dezvoltării de sisteme care să limiteze și să monitorizeze AI, inclusiv folosirea inteligenței artificiale ca instrument de control. În acest context, Nvidia construiește un „propriu” grup intern care să verifice agenții AI înainte de utilizare, pentru a identifica riscuri de securitate. În evaluarea lui Huang, problema devine tot mai puțin performanța tehnică și tot mai mult încrederea companiilor că pot opera aceste sisteme în siguranță. Fără reglementare de stat, în viziunea lui Huang În același timp, șeful Nvidia respinge măsuri stricte de reglementare guvernamentală pentru sector. El a susținut anterior, la conferința Dreamforce, că nu sunt necesare legi noi și că firmele ar trebui să continue dezvoltarea, oprindu-se doar când un produs devine nesigur. Poziția contrazice, între alții, pe Dario Amodei (Anthropic), care a cerut o încetinire la nivel de industrie și standarde comune de siguranță. Pentru companii, mesajul are o consecință operațională directă: accesul la cipuri ar putea depinde nu doar de capacitatea de plată sau de conformarea comercială, ci și de modul în care își gestionează riscurile de siguranță ale produselor AI – într-un domeniu în care, după cum admite chiar Huang, „nu există niciodată siguranță sută la sută”, iar criteriile concrete rămân de văzut. [...]
Mii de agenți AI pot comprima luni de analiză biologică în zeci de minute , arată un experiment descris de OpenAI , cu implicații directe pentru productivitatea cercetării și pentru felul în care sunt prioritizate experimentele în neuroștiințe și boli neurodegenerative. Într-o demonstrație realizată împreună cu PerturbAI și Scripps Research , echipa a folosit mii de agenți AI bazați pe GPT‑Rosalind pentru a interpreta date existente din milioane de celule din creierul de șoarece în 32 de minute. Miza operațională este reducerea blocajului dintre „datele produse” și „datele înțelese”: experimentele moderne pot modifica mii de gene și măsura efectele în milioane de celule, însă conectarea rezultatelor cu literatura științifică acumulată în decenii rămâne lentă și fragmentată. Abordarea propusă încearcă să scaleze tocmai această muncă de interpretare, nu doar procesarea brută. Cum funcționează „raționamentul biologic distribuit” Metoda împarte sarcina între mii de agenți AI, fiecare responsabil de o perturbare genetică. Agenții: investighează efectele unei perturbări asupra răspunsurilor celulare; caută și corelează rezultate relevante din literatura științifică; propun explicații și mecanisme biologice posibile. Rezultatele sunt agregate într-un „atlas de raționament” care leagă gene, efecte celulare, publicații relevante și ipoteze de mecanism. Analiza a folosit un „atlas CRISPR” la nivelul întregului creier (un set de date despre efectele perturbărilor genetice în diferite tipuri de celule din creierul de șoarece). De ce contează: randament mai mare la aceeași resursă și acoperire mai bună a literaturii Echipa estimează că o analiză umană comparabilă, făcută „câte o perturbare pe rând”, ar dura de la luni până la un an. În plus, testele interne au comparat un singur agent care primește întregul volum de lucru cu varianta distribuită, păstrând modelul și resursele fixe: pe măsură ce sarcina a crescut, agentul unic a acoperit tot mai puțin din literatură, ajungând să citeze 11 referințe la cel mai mare volum, în timp ce agenții distribuiți au citat peste 700 de referințe. În evaluări „în orb” (fără ca evaluatorii să știe ce variantă analizează), experții umani au preferat rapoartele generate de agenții distribuiți în 75% din cazuri. Potrivit descrierii, agenții au reprodus concluzii din analize umane și au identificat și piste suplimentare, iar evaluările lor privind noutatea și valoarea științifică au fost aliniate cu judecăți ale experților umani. Exemple de piste biologice identificate Materialul oferă câteva exemple de conexiuni pe care agenții le-au scos în evidență și care ar putea ghida experimente ulterioare: diferențe neașteptate între Tsc1 și Tsc2 (gene care controlează mTOR) în cerebel: perturbarea Tsc2 a modificat activitatea a zeci de gene implicate în comunicarea neuronală, în timp ce perturbarea Tsc1 a produs schimbări minime în aceeași zonă; o ipoteză legată de DCTN1 (genă asociată cu sindromul Perry, boală neurodegenerativă cu simptome asemănătoare Parkinson): perturbarea Dctn1 a crescut expresia genelor implicate în sinteza colesterolului, iar agenții au conectat observația cu cercetări care sugerează că problemele de transport al colesterolului pot determina celulele să producă mai mult colesterol. Ipoteza de testat: dacă perturbarea DCTN1 schimbă distribuția colesterolului în neuroni și dacă asta contribuie la neurodegenerare. Ce urmează: acces la rezultate și limitări implicite OpenAI notează că „atlasul de raționament” este disponibil public, astfel încât cercetătorii pot compara gene înrudite, investiga răspunsuri neașteptate și selecta piste promițătoare pentru experimente. În același timp, concluziile prezentate sunt formulate ca direcții de cercetare și ipoteze care necesită validare în laborator, nu ca rezultate clinice. [...]
OpenAI își extinde modelul de monetizare prin reclame, ducând ChatGPT Ads la 89 de țări și consolidând o sursă de venit menită să susțină accesul gratuit sau cu cost redus la serviciu, potrivit OpenAI . Compania spune că, la puțin peste opt luni de la lansare, peste 100.000 de agenți de publicitate au rulat campanii pe platformă, în condițiile în care ChatGPT este folosit săptămânal de peste 1,2 miliarde de persoane. Extinderea vizează 26 de țări noi și se bazează pe lansări recente în Europa și în Asia de Sud-Est și Taiwan. OpenAI precizează că reclamele vor fi afișate doar în planurile Free și Go, în timp ce abonamentele Plus, Pro și Enterprise rămân fără reclame. Unde se extinde și cum pot intra advertiserii După lansările din Mexic și Brazilia, OpenAI aduce ChatGPT Ads în încă 14 țări din America Latină, menționând explicit Argentina, Chile, Columbia și Peru. În paralel, compania intră și în piețe din Europa, Orientul Mijlociu, Africa și Asia, inclusiv Nigeria, Africa de Sud, Serbia, Ucraina, Cambodgia, Bangladesh și Pakistan. Accesul la ChatGPT Ads se face fie prin parteneri tehnologici, fie prin opțiunea de autoservire din Ads Manager . Ce promite OpenAI despre date și separarea reclamelor de răspunsuri OpenAI afirmă că abordarea sa este ghidată de „principiile pentru publicitate” și că păstrează conversațiile private față de agenții de publicitate, fără să vândă datele clienților. Reclamele sunt etichetate și separate de răspunsurile ChatGPT, iar publicitatea „nu influențează” răspunsurile oferite de model, conform principiilor detaliate de companie în materialul dedicat: ads principles . Ce urmează: formate noi și măsurare mai avansată Cu ChatGPT Ads disponibil în 89 de țări, următoarea etapă de creștere vizează dezvoltarea de formate suplimentare, obiective, opțiuni de cumpărare și capabilități de măsurare. OpenAI mai spune că explorează și modalități „mai native” prin care companiile să interacționeze cu consumatorii în ChatGPT. [...]
Anthropic ar urma să facă un pas decisiv spre IPO, prin publicarea prospectului S‑1 cel târziu vineri , ceea ce ar debloca procedurile-cheie pentru o listare în noiembrie, potrivit CNMO . Miza pentru piață este dacă o companie AI cu investiții masive în infrastructură poate atrage capital într-un moment în care investitorii privesc mai prudent cheltuielile și randamentele din sector. Compania ar fi depus deja în iunie un proiect de documentație în regim confidențial la autoritatea americană de supraveghere a pieței de capital (SEC). Conform regulilor, documentele trebuie făcute publice cu cel puțin 15 zile înainte de începerea oficială a „roadshow”-ului (turneul de prezentări către investitori înainte de ofertă). Cifrele financiare: creștere rapidă, dar cu pierderi contabile mari Publicația notează că Wall Street se aștepta anterior ca Anthropic să poată strânge până la 100 de miliarde de dolari (aprox. 450 miliarde lei), la o evaluare posibilă de 2.000 de miliarde de dolari (aprox. 9.000 miliarde lei). Ulterior, pe fondul încetinirii ritmului de creștere a veniturilor lunare, o parte dintre investitori ar fi coborât așteptările de evaluare spre zona de 1.500 de miliarde de dolari (aprox. 6.750 miliarde lei). CNMO mai indică următoarele repere: în primul semestru din 2026, venituri de 16,3 miliarde de dolari (aprox. 73,4 miliarde lei) și pierdere netă de peste 80 de miliarde de dolari (aprox. 360 miliarde lei); circa 72 de miliarde de dolari din pierdere (aprox. 324 miliarde lei) ar proveni din tratamente contabile legate de instrumente precum obligațiuni convertibile; în trimestrul al treilea, veniturile ar fi urcat la 16,8 miliarde de dolari (aprox. 75,6 miliarde lei), aproape +50% față de trimestrul anterior, iar compania ar fi raportat profit ajustat și flux de numerar liber pozitiv. De ce contează: test pentru apetitul investitorilor față de AI cu cheltuieli mari În paralel cu pregătirea listării, Anthropic ar investi agresiv în infrastructură, inclusiv prin parteneriate și închirierea de putere de calcul pe GPU (procesoare grafice folosite intens la antrenarea și rularea modelelor AI), pentru dezvoltarea și operarea modelelor din seria Claude . Contextul de piață rămâne însă volatil: CNMO arată că investitorii sunt mai prudenți față de cheltuielile foarte mari din AI și față de randamentele acestora, iar mai multe listări ale unor companii din zona centrelor de date și a puterii de calcul ar fi întâmpinat dificultăți sau presiune pe preț. Ca reper în industrie, OpenAI și-ar fi amânat listarea până la începutul lui 2027. În aceste condiții, fereastra finală de listare a Anthropic ar depinde de evoluția pieței în perioada următoare, chiar dacă depunerea publică a S‑1 ar elimina un obstacol procedural important. [...]
